标签：权重 确定 指标 信息熵 计算 权法

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适用范围

客观赋值

优点

在权值确定的过程，完全是分析已有的数据，没有引入主观干预，具有较好的客观性

目的

确定每个指标所占权重，权重用于计算最终得分。

缺点

（1）忽略了指标本身重要程度，有时确定的指标权数会与预期的结果相差甚远，同时熵值法不能减少评价指标的维数，也就是熵权法符合数学规律具有严格的数学意义，但往往会忽视决策者主观的意图。 （2）如果指标值的变动很小或者很突然地变大变小，熵权法用起来有局限

方法流程

1. 确定评价指标与可选方案

2. 正向化处理（转化为极大型）

极小型：max - x 中间型：其中，Xbest由题目得出，为最好的值 区级型：落在某个区间最好

3. 标准化处理

4. 计算各指标下各个样本的比重（这一步计算出pij是为了在熵权计算之后算出最终得分）

5. 确定各指标的权重

根据信息熵的计算公式，计算出各个指标的信息熵为E1,E2,…,Em。

5.1 通过信息熵计算各指标的权重：

这里k指的是指标个数，即k=m。

5.2 通过计算信息冗余度来计算权重：

然后计算指标权值：

6. 最后计算每个方案的综合评分

论文参考

   

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