1、以下这些语句存在若干问题，包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....称作成本型。另有些指标值的属性既非效益型又非成本型。例如高校的生师比值过高，学生的培养质量难以保证比值过低教师的工作量不饱满。这几类指标放在同表中不便于直接从数值大小来判断优劣，因此需要对指标数据进行预处理，使所有指标的映指标间的相关性。我们可以剔除广义方差较小的指标。具体方法是将矩阵划分成两部分其前列记为，最后列记为，并用表示二者的方差及协方差，则在满足正态分布的假定下，有的条件广义方差式若上式的值小于个预定的水平，就删除指标。依此类推，逐步删除与其他指标相关度较高的指标。用极大不相关法进行指标约简,就是计算每个指标与其它指标之间的线性相关程度,当大于临界值时,可以去掉该指标。用典型指标法进行指标约简,就是先对指标进行聚类，然后计算每个类中每指标与其它指标的相关系数，最后选择其中相关系数最大的指标作为该类指标中的典型指标。针对定量指标和定性指标并存的指标体系的约简当指标体系中既存在定量指标,也存在定性指标时,定量指标的评价可以依据统计数据......”。

2、以下这些语句存在多处问题，具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....重要性所选择的指标应能刻画出评价对象财政支出绩效的重要特征。特异性或独立性所选取的指标应能从定角度反映方面的的信息，且不能被其它指标所代替。敏感性所选取的指标应该区别力强，能较好地反映不同评价对象在财政支出绩效方面的差异。可靠性所选指标真实可靠，能准确反映实际情况。可获得性所选指标为常规资料，容易得到。当前财政支出绩效评价指标体系构建实践中存在的问题不能很好地解决指标的全面性代表性精炼性之间的矛盾指标体系的构建者往往希望指标体系能涵盖绩效评价应涉及的方方面面,这就很容易导致指标的数目过多,出现相关指标冗余指标重叠指标。对指标体系的有效性重视不足不同的评价者基于不同的知识经验思维,会构建不样的指标体系,究竟哪个指标体系更科学,得到的评价结论更有效,没有客观的标准来衡量。不重视指标体系的可靠性和稳定性即使采用相同的指标体系，不同的评价专家由于对指标的理解不同,特别是些定性指标易受主观因素的影响,致使评价结果差异较大。针对第个问题......”。

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题，包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅，以及内容阐述不够详尽和全面——“.....针对这种类型的指标体系，可采用粗糙集方法进行指标约简。运用粗糙集进行指标筛选和约简,有多种思路。对于指标数量不太多的情形，可以快速约简，从空集开始，个个地增加指标的个数，每次选择增加最大分类质量的指标加入当前的指标子集。重复这过程直到分类质量达到或等于整个指标集的分类质量。无统计数据或统计数据非常有限的指标体系的网络的权值谱分析方法，将指标值作为神经网络的输入，指标到各个隐层神经元的平均权值即为指标的谱值，反映指标对输出结果的影响，最后选取对输出结果的相对贡献率大的指标，相对贡献率小的指标略去。评价指标的鉴别力分析所谓评价指标的鉴别力指的是评价指标区分评价对象特征差异的能力。如果所有的评价对象在个评价指标上的取值高度地近似，则说明该评价指标鉴别评价对象业绩差异的能力很差，则从绩效评价的目的角度考虑，这些指标应被剔除最小均方差法首先计算各评价对象在每个指标上取值的均方差。然后剔除其中样本均方差近似为零的指标......”。

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵，包括语法错误、标点符号使用不规范，句子结构不够顺畅，以及信息传达不充分，需要综合性的修订与完善——“.....然后剔除其中离差过小的指标。变差系数法我们把所有评价对象在个指标上的取值的标准差与相应的均值之比，称为变差系数。则变差系数越大，说明该指标的鉴别力越强。我们可以把变差系数小于特定值的指标剔除。指标体系有效性的测度在多个评价者采用同指标体系对评价对象进行评价时，认识的偏离程度越小,得出的评价结果差异越小，说明对该指标体系所具备的评价作用的认识越致,该指标体系的有效性越强。如果多组专家采用同组指标的评估结果差异太大，我们就认为该指标体系不能有效实现评价的目标，就应该抛弃之。采用效度系数法测度指标体系的有效性效度系数法反映了在用同指标约简当指标体系不能获得统计数据,如对于新建系统的评价,或者所能获得的统计数据非常有限,需要依靠专家知识来进行指标的筛选和约简,可以采用集方法。集方法充分利用专家知识,表示专家支持反对和弃权的情况,且方法简单易行。复杂非线性系统的指标体系的约简当评价对象为复杂非线性系统时，难以通过统计数据找出指标间存在的相关性，可以利用神经网络的映射和泛化能力......”。

5、以下这些语句存在多种问题，包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅，以及信息传达不够完整详尽——“.....重要性所选择的指标应能刻画出评价对象财政支出绩效的重要特征。特异性或独立性所选取的指标应能从定角度反映方面的的信息，且不能被其它指标所代替。七绩效评价指标体系的筛选选择财政支出绩效评价指标应遵循的基本原则代表性所选定的指标应能在个方面准确地刻画出评价对象的绩效。重要性所选择的指标应能刻画出评价对象财政支出绩效的重要特征。特异性或独立性所选取的指标应能从定角度反映方面的的信息，且不能被其它指标所代替。敏感性所选取的指标应该区别力强，能较好地反映不同评价对象在财政支出绩效方面的差异。可靠性所选指标真实可靠，能准确反映实际情况。可获得性所选指标为常规资料，容易得到。选择财政支出绩效评价指标应遵循的基本原则代表性所选定的指标应能在个方面准确地刻画出评价对象的绩效。重要性所选择的指标应能刻画出评价对象财政支出绩效的重要特征......”。

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进，具体而言：标点符号运用不当，句子结构条理性不足导致流畅度欠佳，存在语法误用情况，且在内容表述上缺乏完整性。——“.....变换后的属性值最差不为，最佳为。数据的预处理就成为最终得出评价结果之前的最后道工序。数据预处理又称规范化的原因有些指标的值越大越好，如科研成果数科研经费等是效益型。有些指标的值越小越好，称作成本型。另有些指标值的属性既非效益型又非成本型。例如高校的生师比值过高，学生的培养质量难以保证比值过低教师的工作量不饱满。这几类指标放在同表中不便于直接从数值大小来判断优劣，因此需要对指标数据进行预处理，使所有指标的取值与其优劣的对应关系相同。通过贴近度检验指标体系的稳定性和可靠性由多位专家用个指标体系对评价对象进行评价,用贴近度反映评价数据与“理想数据”之间的接近程度,接近程度越高,贴近度越大。如果依据指标体系所得到的评价数据与“理想数据”的贴近度大于设定的阈值,则该指标体系具有较好的稳定性和可靠性。确定出合适的指标体系，并得到相应的评价值之后，数据的预处理就成为最终得出评价结果之前的最后道工序。数据预处理又称规范化的原因有些指标的值越大越好，如科研成果数科研经费等是效益型......”。

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题，需改进——“.....将指标值作为神经网络的输入，指标到各个隐层神经元的平均权值即为指标的谱值，反映指标对输出结果的影响，最后选取对输出结果的相对贡献率大的指标，相对贡献率小的指标略去。评价指标的鉴别力分析所谓评价指标的鉴别力指的是评价指标区分评价对象特征差异的能力。如果所有的评价对象在个评价指标上的取值高度地近似，则说明该评价指标鉴别评价对象业绩差异的能力很差，则从绩效评价的目的角度考虑，这些指标应被剔除最小均方差法首先计算各评价对象在每个指标上取值的均方差。然后剔除其中样本均方差近似为零的指标。极小极大离差法首先在每个指标下计算各评价对象的最大取值与最小取值之差。然后剔除其中离差过小的指标。复杂非线性系统的指标体系的约简当评价对象为复杂非线性系统时，难以通过统计数据找出指标间存在的相关性，可以利用神经网络的映射和泛化能力，基于神性所选指标真实可靠，能准确反映实际情况。可获得性所选指标为常规资料，容易得到......”。

8、以下文段存在较多缺陷，具体而言：语法误用情况较多，标点符号使用不规范，影响文本断句理解；句子结构与表达缺乏流畅性，阅读体验受影响——“.....用贴近度反映评价数据与“理想数据”之间的接近程度,接近程度越高,贴近度越大。如果依据指标体系所得到的评价数据与“理想数据”的贴近度大于设定的阈值,则该指标体系具有较好的稳定性和可靠性。确定出合适的指标体系，并得到相应的评价值之后，值与其优劣的对应关系相同。非量纲化。由于不同指标所使用的计量单位不同，因此指标间经常不可公度。这就需要排除量纲的选用对评估结果的影响，这就是非量纲化，亦即设法消去而不是简单删去量纲，仅用数值的大小来反映属性值的优劣。归化。不同指标属性值的大小差别很大，有的指标取值动辄千万，而有的指标取值不可能超过。因此，为使得指标间的取值具有可比性，需要把属性值表中的数值归化，亦即设法使得各指标的取值集中于，的区间上。常用的数据预处理方法举例效益型的指标可见，变换后各评价对象关于该指标的取值最差不为，最佳为。成本型的指标可见，变换后各评价对象关于该指标的取值值最佳不为，最差为。当然......”。

9、以下这些语句存在多方面瑕疵，具体表现在：语法结构错误频现，标点符号运用失当，句子表达欠流畅，以及信息阐述不够周全，影响了整体的可读性和准确性——“.....以恰当处理指标体系的全面性与精炼性的问题。针对第二个问题，需要对指标体系的有效性实施科学的测度，以便形成能够充分体现绩效评价目的的指标体系。针对第三个问题，需要对不同专家的评价数据进行差异度分析,以提高绩效评价结果的稳定性和可靠性。指标体系的约简有统计数据的可量化指标体系的约简约简的目的就是剔除区分能力弱相关性强的指标。对于量化的有统计数据的指标体系,可采用些常规统计方法实施简约。例如,条件广义方差极小法极大不相关法选取典型指标法等。用条件广义方差极小法进行指标约简,就是用广义方差来反映指标内部的相关性。例如，假定有个指标，个评价对象，各评价对象的指标值如下所示,计算每个指标的均值计算每个指标的方差计算每两个指标间的协方差进而得到方差协方差矩阵上述方差协方差矩阵的行列式，就是所谓的广义方差。可以证明当广义方差达到极大值的时候，说明个指标相互独立而当广义方差等于零的时候，说明个指标完全线性相关。因此......”。