定量分析方法的性能评价不包括什么？

定量分析方法的性能评价不包括对数据收集的方式和数据源的评价。
  
性能评价主要关注于定量分析方法本身的准确性、精度、可靠性、有效性和可操作性等方面。
  
评价指标可以包括预测准确度、模型的解释性、数据处理的效率、模型的稳定性等。
  
数据收集的方式和数据源的评价属于数据的质量评估范畴，在性能评价中通常不被包括进来。
  
定量分析方法的性能评价主要依赖于模型的预测能力和解释能力。
  
模型的预测准确度是评价模型性能的重要指标之一，可以通过计算模型的平均绝对误差、均方根误差等指标来评估模型的预测效果。
  
另外，模型的解释能力也是性能评价的重要方面之一，可以通过模型的回归系数、假设检验等指标来评估模型的解释效果。
  
此外，定量分析方法的性能评价还包括模型的稳定性和可操作性等方面。
  
模型的稳定性可以通过模型的残差分析、模型预测的稳定性检验等来评估。
  
而模型的可操作性则涉及到模型的实施难度、计算资源的要求等方面。
  
总之，定量分析方法的性能评价侧重于对模型预测能力、解释能力、稳定性和可操作性等方面的评估，而不包括对数据收集的方式和数据源的评价。