摘要
为了克服学术期刊评价中指标相关带来的重复计算问题,本文提出了一种新的降低指标相关关系的近似算法——综合回归调整法,其原理是首先全面分析所有的指标间复杂的相关关系,绘制出指标相关图,然后利用回归系数和拟合优度估算出相关部分,最后进行指标调整,在此基础上再进行评价。为了减少误差,综合回归调整法只能使用一次,并且在指标较多的情况下要结合指标分级使用。
This paper brings forward integrative regression adjustment（IRA） to overcome indicators＇ correlation in academic journal evaluation. The first step of this method draws indicators＇ correlation map, then estimates correlation value according to regression ratio and R2 , at last adjusts indicators value. IRA can be used only once and must be combined with indicator classifying when there are many indicators.
出处
《科学学研究》
CSSCI
北大核心
2009年第7期989-993,1010,共6页
Studies in Science of Science
基金
国家十一五支撑计划项目(2006BAH03B05)
国家自然科学基金资助项目(70673019)
关键词
学术期刊
多属性评价
指标相关
综合回归调整法
academic journal
multiple attribute evaluation
indicators＇ correlation
integrative regression adjustment
