熵权法是一种基于信息熵的权重计算方法,它通过计算各个因素的熵值来确定权重。熵值越大,表示信息的不确定度越高,权重越小。熵权法计算步骤如下: (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...
计算熵值 步骤四、计算变异指数(变异系数) 第j 个指标的变异指数 d_{j} 为: d_j=1-e_j (j=1,2...,n) 案例实操图:步骤五、计算熵权 w_{j} 第j 个指标的权重 w_{j} 为: w_{j}=\cfrac{d_{j}}{\sum_{\ j=1}^n d_{j}} 案例实操图: ...
AI代码解释 clc;clear;x=xlsread('熵权法.xlsx');ind=ones(size(x,2),1);%正向写1,负向写2[n,m]=size(x);%n个样本,m个指标,数据的归一化处理fori=1:mifind(i)==1%正向指标归一化X(:,i)=guiyi(x(:,i),1.0,0.002,1);else%负向指标归一化X(:,i)=guiyi(x(:,i),2.0,0.002,1);end...
熵权法计算步骤及公式 一、熵权法简介。熵权法是一种客观赋权法，它根据各项指标观测值所提供的信息的大小来确定指标权重。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。通过计算指标的熵值，我们可以判断该指标的离散程度，离散程度越...
构建指标体系时,最后为了得到指标,一般会用到主成分分析法、熵权法、变异系数法……等提炼出一个总指标。今天要分享的是熵权法的赋权逻辑、计算步骤以及Stata的实现代码。 首先引入一个标准化矩阵:包含n个样本和m个评价指标的标准化矩阵: (1)Z=(z11z12⋯z1mz21z22⋯z2m⋮⋮⋱⋮z31z32⋯znm) ...
1.熵值法计算权重结果汇总 上表格展示出4个政务系统指标的权重值，明显可以看出指标3的权重更大。但权重大小仅仅是过程值，熵值TOPSIS分析重心在于TOPSIS法计算出相对接近度。权重值与数据相乘，得到新数据newdata，这一过程是SPSSAU自动完成，利用newdata进行TOPSIS法计算。2.TOPSIS评价计算结果 从上表可知，利用熵权法...
熵权法的步骤 熵权法是一种量化多指标决策的方法，它可以帮助我们确定各个指标在决策中的重要程度。下面是熵权法的具体步骤：第一步，准备数据。将需要决策的指标数据进行统计归纳，并计算出各个指标在不同决策方案下的取值情况。第二步，计算信息熵。根据各个指标的取值情况，计算出每个指标的信息熵。信息熵是衡量信息...
二、熵权法的计算步骤 1. 数据标准化:将各个指标的数据进行标准化处理,消除单位差异对计算结果的影响。标准化公式如下: X = (X_i - μ) / σ 其中,X_i为第i个指标的原始数据,μ为该指标的均值,σ为该指标的标准差。 2. 计算信息熵:对于每个指标,计算其信息熵。信息熵计算...
3、熵权法的算法步骤 第一步为数据标准化。 首先需要正向化指标(后续需要用到),当然,如果数据都是非负的,那么可以跳过正向化步骤,公式如下。 就是指标的值减去最小值,除以指标的振幅。这样子就可以得到正向化后的矩阵Z。 第二步为进行归一化处理 ...