熵值法确定权重_熵值法确定权重步调stata（熵值法确定权重步骤）

熵值法属于一种客观赋值法，其操纵数据携带的信息量大小打定权重，获得较为客观的指标权重熵值是不确定性的一种怀抱，熵越小，数据携带的信息量越大，权重越大相反熵越大，信息量越小，权重越小实用场景熵值法普遍应用于各个领域，对于普通问卷数据截面数据或面板数据均可打定在现实研究中。

熵值法紧张用于确定指标的权重，而不是横向确定权重在操纵熵值法时，首先须要大白评价指标，并将数据归一化处置惩罚处罚然后凭据熵值法的道理，打定每个指标的信息熵和权重，最终获得各个指标的权重熵值法中，每个指标的权重都是通过打定信息熵来确定的信息熵越小，分析该指标对于决定标题的贡献越大，其权重。

对于第i个指标，求其信息熵占总信息熵的比例pi = Ei E 对于第i个指标，打定其权重wi = 1 pi n 1其中，m为样本数，n为指标数，Ai，j为第j个样本在第i个指标上的取值Excel熵值法打定权重的详细步伐如下1 将待评价的几个因素列出，并按照其重要性进行排列。

本文紧张介绍了熵值法在确定指标权重中的应用，它是客观赋权法的一种，与变异系数法类似，都是凭据数据的离散水平来赋予权重熵值法通过权衡各指标提供的信息量来确定权重，指标不同越大，信息量越多，权重也越高详细步伐如下首先，对数据进行尺度化处置惩罚处罚，消除不同指标的量纲影响，区分正向和逆向指标。

熵值法在指标权重确定中饰演要害角色在信息论领域，熵是权衡不确定性或随机性的指标，数据的离散水平越高，熵值越大由此，在权重确定过程中，熵值法偏重于数据的离散性，而非其在现实应用中的信息价格进行权重确定前，数据需先尺度化处置惩罚处罚每每采纳最大最小尺度化方法，确保各指标转化为相对值并。

熵值法基于信息量的不确定性，通过权衡指标变异水平来确定权重若数据偏向平等，如本例，可直接在SPSSAU的“综合评价”功能中选择熵值法，将指标输入后进行阐明，得出的权重如网站03273，微博02899等然而，这种方法或许忽视了指标的专业角度，成果或许与预期有差距，如微信权重相对较低主因素。

打定熵值权重的过程包含以下几个步伐首先，对指标数据进行minmax尺度化，正指标采纳xminmaxmin公式，负指标则用maxxmaxmin然后，打定尺度化后的不同系数，不同系数是确定权重的要害依据最后，凭据不同系数打定出每个指标的权重，这有助于我们大白和评估各个指标的贡献度以广州。

熵权法的脑筋是通过打定各指标值与其均值不同水平来打定权重的，定性指标在经过量化后，也可以应用熵权法进行打定，应该寄望的是，熵权法通过数据来打定权重，没有考虑指标自己的重要水平，打定获得的权重可表白性较差，最好与主观权重打定相团结，进行综合评价。

熵值是不确定性的一种怀抱在进行权重打定时，操纵熵值携带的信息进行权重打定，团结各项指标的变异水平，通过信息熵这个工具，可以打定出各项指标的权重，为多指标综合评价提供依据熵值法的打定公式如下1 首先，凭据研究者的数据构建评价矩阵，整顿数据花样，确保一行为一个样本，一列为一个属性2。

熵值法是一种常用于多指标决定阐明的方法，其打定道理基于信息熵理论该方法可以将不同指标的重要性进行量化，并将其应用于多目的决定评价和排名等领域在多因素决定中，熵值法可以用于确定各个因素的权重，以便在决定过程中对各个因素进行权衡详细步伐如下1确定评价因素和评价目的2创建评价。

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x=1 2 3 56 7 2 3 5 45 8 n，m=sizexk=1lognX=zerosn，mfor j=1m for i=1n c=sortx，jbig=xn，jsmall=x1，jXi，j=xi，jsmallbigsmall+1end end p=for j=1m th=0for t=X，1#39th=th+tend。

1构建各年份各评价指标的鉴定矩阵2将鉴定矩阵进行归一化处置惩罚处罚， 获得归一化鉴定矩阵3凭据熵的定义，凭据各年份评价指标，可以确定评价指标的熵4定义熵权定义了第n个指标的熵后，可获得第n个指标的熵权5打定系统的权重值凭据信息熵的定义，对于某项指标，可以用熵值来鉴定某个指标。

诚恳数据，参考信息熵，信息熵就是用来权衡信息的无序性，熵值法就是凭据数据的离散水平来确定权重，去掉最大最小值，不是把数据离散度人为减小了吗题主是担忧数据的最大最小值为干扰项而不能表示原数据的客观分布纪律，准确的建议是在选取数据之前尽管均匀，一旦用了熵权法日常默认数据坚守或近似坚守。

反之，信息熵越大，表示该指标提供的信息量越小，权重越小通过这种方式，熵值法能够客观地确定各项指标的权重，禁止主观因素的影响此外，熵值法还具有打定简便易于利用等优点在详细应用中，熵值法被普遍应用于绩效评价决定阐明风险评估等领域例如，在绩效评价中，可以通过熵值法确定各项评价指标。

clc，clear x=135 145 85 176 185302 184 208 105 19678 55 37 50 4589 85 52 68 79 x=zscorex y=xrepmatsumx，2，1，5 %商值e e3=sumy3*logy3，2log5 d=1e3 %权值 w=dsumd。