【重大调整！黑龙江中考1000米、800米纳入必测，新初一起执行】#黑龙江中考1000米800米纳入必测项目# 9日，记者从黑龙江省教育厅获悉，我省《初中学业水平考试（中考）“体育与健康”科目考试指导意见》（以下简称《指导意见》出台。1000米跑（男）、800米（女）纳入中考体育必测项目，2021年秋季学期起初一年级（6年级、7年级）开始全面推进，2024年（6.3学制）、2025年（5.4学制）起整体实施。
考试内容与方式
结构与分数
体育与健康考试由统一考试和日常考核两部分组成。总分数应不低于各市地高中阶段学校招生考试总分值（指纳入录取计分）的10%。统一考试分数应占体育与健康分值的70%左右，日常考核分数应占体育与健康分值的30%左右，具体分值由各市地确定。没有达到分值要求的应逐年提高，同时要逐步调整统一考试和日常考核分值比例，确保6.3学制到2024年、5.4学制到2025年全部达到规定要求。
统一考试分三大类测试项目，分值原则上按三大类4:3:3比例确定，具体由各市地结合实际制定。
第一类必测项目：1000米跑（男）、800米（女）。
第二类必选项目1：引体向上（男）、1分钟仰卧起坐（女）、坐位体前屈、立定跳远、一分钟跳绳、掷实心球，五项必选二项。
第三类必选项目2：足球运球、篮球运球、排球垫球、滑冰，四项必选一项。
统一考试评分标准：1000米跑（男）、800米（女），引体向上（男）、1分钟仰卧起坐（女）、坐位体前屈、立定跳远，执行《国家学生体质健康标准》（2014年）毕业年级测试计分标准；一分钟跳绳，掷实心球，足球运球、篮球运球、排球垫球，执行《国家学生体质健康标准》（2007年）毕业年级计分标准。足球运球、篮球运球、排球垫球具体测试办法，由各市地按照《教育部办公厅关于“学生体质健康标准”有关测试方法、器材规格的通知》（教体艺厅〔2007〕4号）相关规定结合实际制定，滑冰由市地根据当地实际制定具体测试办法。如国家上述标准有调整变化，执行国家新的标准和要求。各市地可结合本地实际增设考试项目。
日常考核
包括过程评价成绩、《国家学生体质健康标准》年度测试成绩两部分。分值原则上按各占50%计算。
1.过程评价。由各地按照《教育部办公厅关于印发〈体育与健康〉教学改革指导纲要（试行）的通知》、初中《体育与健康课程标准》和保证每天校内锻炼一小时相关规定，结合实际，制定具体实施办法，按年度和学制确定计分办法，计入日常考核成绩。包括但不限于考核学生出勤、体育课表现、体育知识健康知识测试、运动能力的掌握、学生健康行为品德考核、日常体育锻炼和参加比赛等情况的评价。各地可结合实际制定体育特长生日常考核办法。
2.《国家学生体质健康标准》（2014年）测试，按年度测试成绩和学制确定计分办法，计入日常考核成绩。毕业年级可以合并到毕业统一考试中进行,毕业年级日常考核成绩为过程评价成绩。
免考和缓考
由各地教育行政部门按照国家和省有关规定，结合各地现行政策，制定和完善统一考试和日常考核免考缓考具体办法。其中：对确实丧失了运动能力的残疾免考学生，按当年参加体育与健康考试考生的最高分计入总分，其它符合条件的免考学生，按最高分的60％的分数计入总分值。对无故不参加日常考核和统一考试的考生，体育与健康考试成绩记零分。
组织实施
1.各市地要做到统一考试项目、统一成绩评定标准、统一考试规程、统一考试时间和统一仪器设备标准。按照各地现行考试招生录取管辖范围和学校隶属关系，统一考试由各市县区教育招生考试部门负责组织、统一实施，各地可根据实际，采取结业考试等方式，分时段进行体育项目测试。日常考核，由学校负责组织实施，各地教育招生考试部门负责督查指导。
2.各市地要按照考试招生有关规定，制定严密的统一考试制度规程，编制工作手册（或指南），内容应包括工作方案、工作责任分工、规程（流程）、学校和考生须知、考场规则、监考人员守则、巡考职责、偶发事件应急处置预案等。考前对监考、巡考人员进行培训，提前向考生告知有关事项。
3.各学校要严格按照市地教育行政部门制定的日常考核办法，制定具体操作规程，落实领导和工作责任，建立公开公示制度和诚信责任制度，保证日常考核成绩公开、公平、公正。各市县区教育考试部门加强巡查指导，及时发现和纠正实施中出现的问题。
4.统一考试经费纳入初中学业水平考试（中考）经费统一保障，各市地结合体育统一考试特点和工作量，制定考务人员补助标准，给予适当补助。日常考核计入参与教师教学工作量，有条件的地方和学校应结合实际制定具体补助办法，给予一定补助。
5.各地各校要加强学校体育场地（馆）、设施设备建设，购置统一智能化标准测试设备，按标准统一进行测试，保证统一考试和日常考核成绩客观公正。要健全安全风险防控机制，按照《学生伤害事故处理办法》（中华人民共和国教育部令第12号）文件精神，加强体育活动安全教育，加强教育教学活动中学生安全管理。
6.各地各校要加强学校体育与健康教师队伍建设。按规定及时补充配齐体育教师，加强教师专业化培训，不断提高教师专业化水平。
7.各学校要坚持以考促建，加强体育与健康课程建设，将其作为课程改革重要内容，围绕“教会、勤练、常赛”，进一步完善“健康知识+基本运动技能+专项运动技能”教学模式，开齐开足体育课，保证学生每天不少于1小时校内锻炼时间，严禁挤占体育课和体育锻炼时间，努力培养学生1-2项运动技能，实行体育与健康作业制度，加大社会宣传力度，积极引导和鼓励学生家长和学生共同长期坚持体育锻炼，不断提高教学质量和效果，营造良好社会氛围。
8.各市地教育行政部门要结合地方实际制定本地初中学业水平考试（中考）“体育与健康”科目考试具体实施意见或办法，报送省教育厅备案。
版权声明：未经许可禁止以任何形式转载
记者: 吕晓艳
考试内容与方式
结构与分数
体育与健康考试由统一考试和日常考核两部分组成。总分数应不低于各市地高中阶段学校招生考试总分值（指纳入录取计分）的10%。统一考试分数应占体育与健康分值的70%左右，日常考核分数应占体育与健康分值的30%左右，具体分值由各市地确定。没有达到分值要求的应逐年提高，同时要逐步调整统一考试和日常考核分值比例，确保6.3学制到2024年、5.4学制到2025年全部达到规定要求。
统一考试分三大类测试项目，分值原则上按三大类4:3:3比例确定，具体由各市地结合实际制定。
第一类必测项目：1000米跑（男）、800米（女）。
第二类必选项目1：引体向上（男）、1分钟仰卧起坐（女）、坐位体前屈、立定跳远、一分钟跳绳、掷实心球，五项必选二项。
第三类必选项目2：足球运球、篮球运球、排球垫球、滑冰，四项必选一项。
统一考试评分标准：1000米跑（男）、800米（女），引体向上（男）、1分钟仰卧起坐（女）、坐位体前屈、立定跳远，执行《国家学生体质健康标准》（2014年）毕业年级测试计分标准；一分钟跳绳，掷实心球，足球运球、篮球运球、排球垫球，执行《国家学生体质健康标准》（2007年）毕业年级计分标准。足球运球、篮球运球、排球垫球具体测试办法，由各市地按照《教育部办公厅关于“学生体质健康标准”有关测试方法、器材规格的通知》（教体艺厅〔2007〕4号）相关规定结合实际制定，滑冰由市地根据当地实际制定具体测试办法。如国家上述标准有调整变化，执行国家新的标准和要求。各市地可结合本地实际增设考试项目。
日常考核
包括过程评价成绩、《国家学生体质健康标准》年度测试成绩两部分。分值原则上按各占50%计算。
1.过程评价。由各地按照《教育部办公厅关于印发〈体育与健康〉教学改革指导纲要（试行）的通知》、初中《体育与健康课程标准》和保证每天校内锻炼一小时相关规定，结合实际，制定具体实施办法，按年度和学制确定计分办法，计入日常考核成绩。包括但不限于考核学生出勤、体育课表现、体育知识健康知识测试、运动能力的掌握、学生健康行为品德考核、日常体育锻炼和参加比赛等情况的评价。各地可结合实际制定体育特长生日常考核办法。
2.《国家学生体质健康标准》（2014年）测试，按年度测试成绩和学制确定计分办法，计入日常考核成绩。毕业年级可以合并到毕业统一考试中进行,毕业年级日常考核成绩为过程评价成绩。
免考和缓考
由各地教育行政部门按照国家和省有关规定，结合各地现行政策，制定和完善统一考试和日常考核免考缓考具体办法。其中：对确实丧失了运动能力的残疾免考学生，按当年参加体育与健康考试考生的最高分计入总分，其它符合条件的免考学生，按最高分的60％的分数计入总分值。对无故不参加日常考核和统一考试的考生，体育与健康考试成绩记零分。
组织实施
1.各市地要做到统一考试项目、统一成绩评定标准、统一考试规程、统一考试时间和统一仪器设备标准。按照各地现行考试招生录取管辖范围和学校隶属关系，统一考试由各市县区教育招生考试部门负责组织、统一实施，各地可根据实际，采取结业考试等方式，分时段进行体育项目测试。日常考核，由学校负责组织实施，各地教育招生考试部门负责督查指导。
2.各市地要按照考试招生有关规定，制定严密的统一考试制度规程，编制工作手册（或指南），内容应包括工作方案、工作责任分工、规程（流程）、学校和考生须知、考场规则、监考人员守则、巡考职责、偶发事件应急处置预案等。考前对监考、巡考人员进行培训，提前向考生告知有关事项。
3.各学校要严格按照市地教育行政部门制定的日常考核办法，制定具体操作规程，落实领导和工作责任，建立公开公示制度和诚信责任制度，保证日常考核成绩公开、公平、公正。各市县区教育考试部门加强巡查指导，及时发现和纠正实施中出现的问题。
4.统一考试经费纳入初中学业水平考试（中考）经费统一保障，各市地结合体育统一考试特点和工作量，制定考务人员补助标准，给予适当补助。日常考核计入参与教师教学工作量，有条件的地方和学校应结合实际制定具体补助办法，给予一定补助。
5.各地各校要加强学校体育场地（馆）、设施设备建设，购置统一智能化标准测试设备，按标准统一进行测试，保证统一考试和日常考核成绩客观公正。要健全安全风险防控机制，按照《学生伤害事故处理办法》（中华人民共和国教育部令第12号）文件精神，加强体育活动安全教育，加强教育教学活动中学生安全管理。
6.各地各校要加强学校体育与健康教师队伍建设。按规定及时补充配齐体育教师，加强教师专业化培训，不断提高教师专业化水平。
7.各学校要坚持以考促建，加强体育与健康课程建设，将其作为课程改革重要内容，围绕“教会、勤练、常赛”，进一步完善“健康知识+基本运动技能+专项运动技能”教学模式，开齐开足体育课，保证学生每天不少于1小时校内锻炼时间，严禁挤占体育课和体育锻炼时间，努力培养学生1-2项运动技能，实行体育与健康作业制度，加大社会宣传力度，积极引导和鼓励学生家长和学生共同长期坚持体育锻炼，不断提高教学质量和效果，营造良好社会氛围。
8.各市地教育行政部门要结合地方实际制定本地初中学业水平考试（中考）“体育与健康”科目考试具体实施意见或办法，报送省教育厅备案。
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记者: 吕晓艳
#阳光信用##每日一善# 教育测量只能对人的某一方面特征进行测定，教育评价则需要以多种方式对所评对象的多个方面进行测量，在此基础上得出客观全面的评价结论。因此，测量的结果只有通过教育评价环节才能获得教育意义上的判定，更接近于教育的标准且尽可能减少对教育规律的违背，实现对一个人成长状况的完整了解。 https://t.cn/RJ7pCiy
建模四大模型
优化模型
1.1 数学规划模型线性规划、整数线性规划、非线性规划、多目标规划、动态规划。1.2 微分方程组模型阻滞增长模型、SARS传播模型。
1.3 图论与网络优化问题
最短路径问题、网络最大流问题、最小费用最大流问题、最小生成树问题(MST)、旅行商问题(TSP)、图的着色问题。
1.4 概率模型
决策模型、随机存储模型、随机人口模型、报童问题、Markov链模型。
1.5 组合优化经典问题
1.5.1 多维背包问题(MKP)
背包问题：个物品，对物品，体积为，背包容量为。如何将尽可能多的物品装入背包。
多维背包问题：个物品，对物品，价值为，体积为，背包容量为。如何选取物品装入背包，是背包中物品的总价值最大。
多维背包问题在实际中的应用有：资源分配、货物装载和存储分配等问题。该问题属于难问题。
1.5.2 二维指派问题(QAP)
工作指派问题：个工作可以由个工人分别完成。工人完成工作的时间为。如何安排使总工作时间最小。
二维指派问题（常以机器布局问题为例）：台机器要布置在个地方，机器与之间的物流量为，位置与之间的距离为，如何布置使费用最小。
二维指派问题在实际中的应用有：校园建筑物的布局、医院科室的安排、成组技术中加工中心的组成问题等。
1.5.3 旅行商问题(TSP)
旅行商问题：有个城市，城市与之间的距离为，找一条经过个城市的巡回（每个城市经过且只经过一次，最后回到出发点），使得总路程最小。
1.5.4 车辆路径问题(VRP)
车辆路径问题（也称车辆计划）：已知个客户的位置坐标和货物需求，在可供使用车辆数量及运载能力条件的约束下，每辆车都从起点出发，完成若干客户点的运送任务后再回到起点，要求以最少的车辆数、最小的车辆总行程完成货物的派送任务。
TSP问题是VRP问题的特例。
1.5.5 车间作业调度问题(JSP)
车间调度问题：存在个工作和台机器，每个工作由一系列操作组成，操作的执行次序遵循严格的串行顺序，在特定的时间每个操作需要一台特定的机器完成，每台机器在同一时刻不能同时完成不同的工作，同一时刻同一工作的各个操作不能并发执行。如何求得从第一个操作开始到最后一个操作结束的最小时间间隔。
分类模型
判别分析是在已知研究对象分成若干类型并已经取得各种类型的一批已知样本的观测数据，在此基础上根据某些准则建立判别式，然后对未知类型的样品进行判别分析。
聚类分析则是给定的一批样品，要划分的类型实现并不知道，正需要通过局内分析来给以确定类型的。
2.1 判别分析
2.1.1 距离判别法
基本思想：首先根据已知分类的数据，分别计算各类的重心即分组(类)的均值，判别准则是对任给的一次观测，若它与第类的重心距离最近，就认为它来自第类。
至于距离的测定，可以根据实际需要采用欧氏距离、马氏距离、明科夫距离等。
2.1.2 Fisher判别法
基本思想：从两个总体中抽取具有个指标的样品观测数据，借助方差分析的思想构造一个判别函数或称判别式。其中系数确定的原则是使两组间的区别最大，而使每个组内部的离差最小。
对于一个新的样品，将它的p个指标值代人判别式中求出 y 值，然后与判别临界值(或称分界点(后面给出)进行比较，就可以判别它应属于哪一个总体。在两个总体先验概率相等的假设下，判别临界值一般取：最后，用统计量来检验判别效果，若则认为判别有效，否则判别无效。
以上描述的是两总体判别，至于多总体判别方法则需要加以扩展。
Fisher判别法随着总体数的增加，建立的判别式也增加，因而计算比较复杂。
2.1.3 Bayes判别法
基本思想：假定对所研究的对象有一定的认识，即假设个总体中，第个总体的先验概率为，概率密度函数为。利用bayes公式计算观测样品来自第个总体的后验概率，当时，将样本判为总体。
2.1.4 逐步判别法
基本思想与逐步回归法类似，采用“有进有出”的算法，逐步引入变量，每次引入一个变量进入判别式，则同时考虑在较早引入判别式的某些作用不显著的变量剔除出去。
2.2 聚类分析
聚类分析是一种无监督的分类方法，即不预先指定类别。
根据分类对象不同，聚类分析可以分为样本聚类（Q型）和变量聚类（R型）。样本聚类是针对观测样本进行分类，而变量聚类则是试图找出彼此独立且有代表性的自变量，而又不丢失大部分信息。变量聚类是一种降维的方法。
2.2.1 系统聚类法（分层聚类法）
基本思想：开始将每个样本自成一类；然后求两两之间的距离，将距离最近的两类合成一类；如此重复，直到所有样本都合为一类为止。
适用范围：既适用于样本聚类，也适用于变量聚类。并且距离分类准则和距离计算方法都有多种，可以依据具体情形选择。
2.2.2 快速聚类法（K-均值聚类法）
基本思想：按照指定分类数目，选择个初始聚类中心；计算每个观测量（样本）到各个聚类中心的距离，按照就近原则将其分别分到放入各类中；重新计算聚类中心，继续以上步骤；满足停止条件时（如最大迭代次数等）则停止。
使用范围：要求用户给定分类数目，只适用于样本聚类（Q型），不适用于变量聚类（R型）。
2.2.3 两步聚类法（智能聚类方法）
基本思想：先进行预聚类，然后再进行正式聚类。
适用范围：属于智能聚类方法，用于解决海量数据或者具有复杂类别结构的聚类分析问题。可以同时处理离散和连续变量，自动选择聚类数，可以处理超大样本量的数据。
2.2.4 模糊聚类分析
2.2.5 与遗传算法、神经网络或灰色理论联合的聚类方法
2.3 神经网络分类方法
评价模型
3.1 层次分析法(AHP)
基本思想：是定性与定量相结合的多准则决策、评价方法。将决策的有关元素分解成目标层、准则层和方案层，并通过人们的判断对决策方案的优劣进行排序，在此基础上进行定性和定量分析。它把人的思维过程层次化、数量化，并用数学为分析、决策、评价、预报和控制提供定量的依据。
基本步骤：构建层次结构模型；构建成对比较矩阵；层次单排序及一致性检验（即判断主观构建的成对比较矩阵在整体上是否有较好的一致性）；层次总排序及一致性检验（检验层次之间的一致性）。
优点：它完全依靠主观评价做出方案的优劣排序，所需数据量少，决策花费的时间很短。从整体上看，AHP在复杂决策过程中引入定量分析，并充分利用决策者在两两比较中给出的偏好信息进行分析与决策支持，既有效地吸收了定性分析的结果，又发挥了定量分析的优势，从而使决策过程具有很强的条理性和科学性，特别适合在社会经济系统的决策分析中使用。
缺点：用AHP进行决策主观成分很大。当决策者的判断过多地受其主观偏好影响，而产生某种对客观规律的歪曲时，AHP的结果显然就靠不住了。
适用范围：尤其适合于人的定性判断起重要作用的、对决策结果难于直接准确计量的场合。要使AHP的决策结论尽可能符合客观规律，决策者必须对所面临的问题有比较深入和全面的认识。另外，当遇到因素众多，规模较大的评价问题时，该模型容易出现问题，它要求评价者对问题的本质、包含的要素及其相互之间的逻辑关系能掌握得十分透彻，否则评价结果就不可靠和准确。
改进方法：
(1) 成对比较矩阵可以采用德尔菲法获得。
(2) 如果评价指标个数过多（一般超过9个），利用层次分析法所得到的权重就有一定的偏差，继而组合评价模型的结果就不再可靠。可以根据评价对象的实际情况和特点，利用一定的方法，将各原始指标分层和归类，使得每层各类中的指标数少于9个。
3.2 灰色综合评价法（灰色关联度分析）
基本思想：灰色关联分析的实质就是，可利用各方案与最优方案之间关联度大小对评价对象进行比较、排序。关联度越大，说明比较序列与参考序列变化的态势越一致，反之，变化态势则相悖。由此可得出评价结果。
基本步骤：建立原始指标矩阵；确定最优指标序列；进行指标标准化或无量纲化处理；求差序列、最大差和最小差；计算关联系数；计算关联度。 优点：是一种评价具有大量未知信息的系统的有效模型，是定性分析和定量分析相结合的综合评价模型，该模型可以较好地解决评价指标难以准确量化和统计的问题，可以排除人为因素带来的影响，使评价结果更加客观准确。整个计算过程简单，通俗易懂，易于为人们所掌握;数据不必进行归一化处理，可用原始数据进行直接计算，可靠性强；评价指标体系可以根据具体情况增减；无需大量样本，只要有代表性的少量样本即可。 缺点：要求样本数据且具有时间序列特性；只是对评判对象的优劣做出鉴别，并不反映绝对水平，故基于灰色关联分析综合评价具有“相对评价”的全部缺点。
适用范围：对样本量没有严格要求，不要求服从任何分布，适合只有少量观测数据的问题；应用该种方法进行评价时，指标体系及权重分配是一个关键的问题，选择的恰当与否直接影响最终评价结果。 改进方法： (1) 采用组合赋权法：根据客观赋权法和主观赋权法综合而得权系数。 (2) 结合TOPSIS法：不仅关注序列与正理想序列的关联度，而且关注序列与负理想序列的关联度，依据公式计算最后的关联度。
优化模型
1.1 数学规划模型线性规划、整数线性规划、非线性规划、多目标规划、动态规划。1.2 微分方程组模型阻滞增长模型、SARS传播模型。
1.3 图论与网络优化问题
最短路径问题、网络最大流问题、最小费用最大流问题、最小生成树问题(MST)、旅行商问题(TSP)、图的着色问题。
1.4 概率模型
决策模型、随机存储模型、随机人口模型、报童问题、Markov链模型。
1.5 组合优化经典问题
1.5.1 多维背包问题(MKP)
背包问题：个物品，对物品，体积为，背包容量为。如何将尽可能多的物品装入背包。
多维背包问题：个物品，对物品，价值为，体积为，背包容量为。如何选取物品装入背包，是背包中物品的总价值最大。
多维背包问题在实际中的应用有：资源分配、货物装载和存储分配等问题。该问题属于难问题。
1.5.2 二维指派问题(QAP)
工作指派问题：个工作可以由个工人分别完成。工人完成工作的时间为。如何安排使总工作时间最小。
二维指派问题（常以机器布局问题为例）：台机器要布置在个地方，机器与之间的物流量为，位置与之间的距离为，如何布置使费用最小。
二维指派问题在实际中的应用有：校园建筑物的布局、医院科室的安排、成组技术中加工中心的组成问题等。
1.5.3 旅行商问题(TSP)
旅行商问题：有个城市，城市与之间的距离为，找一条经过个城市的巡回（每个城市经过且只经过一次，最后回到出发点），使得总路程最小。
1.5.4 车辆路径问题(VRP)
车辆路径问题（也称车辆计划）：已知个客户的位置坐标和货物需求，在可供使用车辆数量及运载能力条件的约束下，每辆车都从起点出发，完成若干客户点的运送任务后再回到起点，要求以最少的车辆数、最小的车辆总行程完成货物的派送任务。
TSP问题是VRP问题的特例。
1.5.5 车间作业调度问题(JSP)
车间调度问题：存在个工作和台机器，每个工作由一系列操作组成，操作的执行次序遵循严格的串行顺序，在特定的时间每个操作需要一台特定的机器完成，每台机器在同一时刻不能同时完成不同的工作，同一时刻同一工作的各个操作不能并发执行。如何求得从第一个操作开始到最后一个操作结束的最小时间间隔。
分类模型
判别分析是在已知研究对象分成若干类型并已经取得各种类型的一批已知样本的观测数据，在此基础上根据某些准则建立判别式，然后对未知类型的样品进行判别分析。
聚类分析则是给定的一批样品，要划分的类型实现并不知道，正需要通过局内分析来给以确定类型的。
2.1 判别分析
2.1.1 距离判别法
基本思想：首先根据已知分类的数据，分别计算各类的重心即分组(类)的均值，判别准则是对任给的一次观测，若它与第类的重心距离最近，就认为它来自第类。
至于距离的测定，可以根据实际需要采用欧氏距离、马氏距离、明科夫距离等。
2.1.2 Fisher判别法
基本思想：从两个总体中抽取具有个指标的样品观测数据，借助方差分析的思想构造一个判别函数或称判别式。其中系数确定的原则是使两组间的区别最大，而使每个组内部的离差最小。
对于一个新的样品，将它的p个指标值代人判别式中求出 y 值，然后与判别临界值(或称分界点(后面给出)进行比较，就可以判别它应属于哪一个总体。在两个总体先验概率相等的假设下，判别临界值一般取：最后，用统计量来检验判别效果，若则认为判别有效，否则判别无效。
以上描述的是两总体判别，至于多总体判别方法则需要加以扩展。
Fisher判别法随着总体数的增加，建立的判别式也增加，因而计算比较复杂。
2.1.3 Bayes判别法
基本思想：假定对所研究的对象有一定的认识，即假设个总体中，第个总体的先验概率为，概率密度函数为。利用bayes公式计算观测样品来自第个总体的后验概率，当时，将样本判为总体。
2.1.4 逐步判别法
基本思想与逐步回归法类似，采用“有进有出”的算法，逐步引入变量，每次引入一个变量进入判别式，则同时考虑在较早引入判别式的某些作用不显著的变量剔除出去。
2.2 聚类分析
聚类分析是一种无监督的分类方法，即不预先指定类别。
根据分类对象不同，聚类分析可以分为样本聚类（Q型）和变量聚类（R型）。样本聚类是针对观测样本进行分类，而变量聚类则是试图找出彼此独立且有代表性的自变量，而又不丢失大部分信息。变量聚类是一种降维的方法。
2.2.1 系统聚类法（分层聚类法）
基本思想：开始将每个样本自成一类；然后求两两之间的距离，将距离最近的两类合成一类；如此重复，直到所有样本都合为一类为止。
适用范围：既适用于样本聚类，也适用于变量聚类。并且距离分类准则和距离计算方法都有多种，可以依据具体情形选择。
2.2.2 快速聚类法（K-均值聚类法）
基本思想：按照指定分类数目，选择个初始聚类中心；计算每个观测量（样本）到各个聚类中心的距离，按照就近原则将其分别分到放入各类中；重新计算聚类中心，继续以上步骤；满足停止条件时（如最大迭代次数等）则停止。
使用范围：要求用户给定分类数目，只适用于样本聚类（Q型），不适用于变量聚类（R型）。
2.2.3 两步聚类法（智能聚类方法）
基本思想：先进行预聚类，然后再进行正式聚类。
适用范围：属于智能聚类方法，用于解决海量数据或者具有复杂类别结构的聚类分析问题。可以同时处理离散和连续变量，自动选择聚类数，可以处理超大样本量的数据。
2.2.4 模糊聚类分析
2.2.5 与遗传算法、神经网络或灰色理论联合的聚类方法
2.3 神经网络分类方法
评价模型
3.1 层次分析法(AHP)
基本思想：是定性与定量相结合的多准则决策、评价方法。将决策的有关元素分解成目标层、准则层和方案层，并通过人们的判断对决策方案的优劣进行排序，在此基础上进行定性和定量分析。它把人的思维过程层次化、数量化，并用数学为分析、决策、评价、预报和控制提供定量的依据。
基本步骤：构建层次结构模型；构建成对比较矩阵；层次单排序及一致性检验（即判断主观构建的成对比较矩阵在整体上是否有较好的一致性）；层次总排序及一致性检验（检验层次之间的一致性）。
优点：它完全依靠主观评价做出方案的优劣排序，所需数据量少，决策花费的时间很短。从整体上看，AHP在复杂决策过程中引入定量分析，并充分利用决策者在两两比较中给出的偏好信息进行分析与决策支持，既有效地吸收了定性分析的结果，又发挥了定量分析的优势，从而使决策过程具有很强的条理性和科学性，特别适合在社会经济系统的决策分析中使用。
缺点：用AHP进行决策主观成分很大。当决策者的判断过多地受其主观偏好影响，而产生某种对客观规律的歪曲时，AHP的结果显然就靠不住了。
适用范围：尤其适合于人的定性判断起重要作用的、对决策结果难于直接准确计量的场合。要使AHP的决策结论尽可能符合客观规律，决策者必须对所面临的问题有比较深入和全面的认识。另外，当遇到因素众多，规模较大的评价问题时，该模型容易出现问题，它要求评价者对问题的本质、包含的要素及其相互之间的逻辑关系能掌握得十分透彻，否则评价结果就不可靠和准确。
改进方法：
(1) 成对比较矩阵可以采用德尔菲法获得。
(2) 如果评价指标个数过多（一般超过9个），利用层次分析法所得到的权重就有一定的偏差，继而组合评价模型的结果就不再可靠。可以根据评价对象的实际情况和特点，利用一定的方法，将各原始指标分层和归类，使得每层各类中的指标数少于9个。
3.2 灰色综合评价法（灰色关联度分析）
基本思想：灰色关联分析的实质就是，可利用各方案与最优方案之间关联度大小对评价对象进行比较、排序。关联度越大，说明比较序列与参考序列变化的态势越一致，反之，变化态势则相悖。由此可得出评价结果。
基本步骤：建立原始指标矩阵；确定最优指标序列；进行指标标准化或无量纲化处理；求差序列、最大差和最小差；计算关联系数；计算关联度。 优点：是一种评价具有大量未知信息的系统的有效模型，是定性分析和定量分析相结合的综合评价模型，该模型可以较好地解决评价指标难以准确量化和统计的问题，可以排除人为因素带来的影响，使评价结果更加客观准确。整个计算过程简单，通俗易懂，易于为人们所掌握;数据不必进行归一化处理，可用原始数据进行直接计算，可靠性强；评价指标体系可以根据具体情况增减；无需大量样本，只要有代表性的少量样本即可。 缺点：要求样本数据且具有时间序列特性；只是对评判对象的优劣做出鉴别，并不反映绝对水平，故基于灰色关联分析综合评价具有“相对评价”的全部缺点。
适用范围：对样本量没有严格要求，不要求服从任何分布，适合只有少量观测数据的问题；应用该种方法进行评价时，指标体系及权重分配是一个关键的问题，选择的恰当与否直接影响最终评价结果。 改进方法： (1) 采用组合赋权法：根据客观赋权法和主观赋权法综合而得权系数。 (2) 结合TOPSIS法：不仅关注序列与正理想序列的关联度，而且关注序列与负理想序列的关联度，依据公式计算最后的关联度。
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