在信息论中,熵是对不确定性的一种度量。信息量越大,不确定性就越小,熵也就越小;信息量越小,不确定性越大,熵也越大。根据熵的特性,我们可以通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度,也可以用熵值来判断某个指标的离散程度,指标的离散程度越大,该指标对综合评价的影响越大。
计算熵值的公式为S_i=-p_i*log_2(p_i),其中S_i表示状态i贡献的熵值,p_i表示该状态的概率。 其中,log_2表示以2为底的对数函数,用于表示信息的大小。对数可以使得分布的偏斜转化为线性的变化,使得可以更容易地描述和比较分布。因此,log是熵值计算中重要的一部分,同时也可以减少计算的复杂度。 熵值的计算公式...
Shannon熵是信息论中最常用的熵值计算公式,它可以用来衡量离散随机变量的不确定度。假设有一个离散随机变量X,其取值范围为{x1, x2, ..., xn},概率分布为{p1, p2, ..., pn},则X的Shannon熵定义为: H(X) = -∑(i=1 to n) pi log2(pi) 其中,pi是Xi发生的概率。 2. Renyi熵 Renyi熵是Shannon...
有些文献还称1/ln(n)为k,所以在其他文献中看到熵值计算公式里的k其实就是1/ln(n),其中n为样本量,也就是数据中的行数,有几行就除以几; step6:求数据与对数乘积(p*lnp) 使用的是归一化后的数据,比如0.001092*ln(0.001092)=-0.00745;以此类推; step7:求熵值 对数据与对数乘积矩阵每一列求和,求和后乘以...
熵值法是一种用于确定指标权重的方法,其计算步骤如下: 1.数据标准化:对于正向指标,采用公式\(x_{ij}^{\prime}= \frac{x_{ij}-x_{jmin}}{x_{jmax}-x_{jmin}}\)进行标准化,对于负向指标,采用公式\(x_{ij}^{\prime}=\frac{x_{jmax}-x_{ij}}{x_{jmax}-x_{jmin}}\)进行标准化。其中,...
熵值法具体计算步骤 熵值法是一种用于判断某指标离散程度的数学方法,其具体计算步骤如下: 1. 选取n个国家,m个指标,得到第i个国家的第j个指标的数值。 2. 指标的标准化处理:由于各项指标的计量单位并不统一,因此需要对它们进行标准化处理,即把指标的绝对值转化为相对值,从而解决各项不同质指标值的同质化问题。
熵值法的计算公式：W=-（1/m用速践卷雷导脚命顶远）Σx*lnx。
7647 1 11:36 App EXCEL 熵权-TOPSIS法 计算权重及综合得分 2.9万 10 12:52 App 【小白学统计】多年份、多指标熵值法综合得分Excel计算,熵值法综合得分可视化,综合得分随年份变化分析 2万 4 14:02 App EXCEL 熵权法计算权重、综合得分计算,详细推导过程,三线表格输出结果 6145 -- 13:46 App 熵值法快速...
(1) 计算每个因素的熵值: 熵= - 求和[概率 * log2(概率)] 其中,概率表示某个因素的权重占比。 (2) 计算每个因素的归一化熵值: 归一化熵值 = 熵 / log2(因素个数) (3) 计算每个因素的权重: 权重= 1 - 归一化熵值相关知识点: 试题来源: 解析 参考内容: - 《信息论基础》(Thomas M.Cover等 著)...