熵权法和熵权TOPSIS是两种在多属性决策分析中常用的方法,它们之间既存在联系又有所区别。以下是两者的主要区别: 一、定义与原理 熵权法: 定义:熵权法是一种基于数据本身的权重确定方法,源自信息熵的概念,用于衡量指标的离散程度。 原理:熵是衡量系统无序程度的一个度量值。熵权法...
1. 权重计算原理 熵权法:基于信息论的思想,通过计算每个指标的信息熵值来度量其相对重要性,并以此为依据分配权重。信息熵值越大,表示该指标包含的信息越少,其相对重要性越低,所分配的权重也就越小。 熵权TOPSIS方法:结合熵权法和TOPSIS方法的思想,首先利用熵权法计算每个指标的权重,然后基于TOPSIS方法的思想,综合考虑...
2.计算第j项指标下第i个样本所占的比重,并将其看作相对熵计算中用到的概率。 3.计算每个指标的信息熵,并计算信息效用值,并归一化得到每个指标的熵权。 代码 计算熵权: function [W] = Entropy_Method(Z) % 计算有n个样本,m个指标的样本所对应的的熵权 % 输入 % Z : n*m的矩阵(要经过正向化和标准化...
TOPSIS法用于研究评价对象与‘理想解’的距离情况，结合‘理想解’（正理想解和负理想解），计算得到最终接近程度C值。熵权TOPSIS法核心在于TOPSIS，但在计算数据时，首先会利用熵值（熵权法）计算得到各评价指标的权重，并且将评价指标数据与权重相乘，得到新的数据，利用新数据进行TOPSIS法研究。通俗地讲，熵权TOPSIS法...
面板数据熵权topsis法分析流程如下：一、案例背景 当前有9家公司连续5年（2018-2022年）的财务指标数据，想要通过这份数据，确定9家公司的财务排名情况。因为各项财务指标的权重有所不同，所以选择使用熵权topsis法进行研究。数据为9家公司连续5年的5个财务指标的数据，因为同时包含时间序列数据和截面数据，属于面板数据...
【小白学统计】综合评价之熵权TOPSIS法,原理+数据处理+案例分析,熵权TOPSIS法进行综合评价 小白在学统计 3920 0 【SPSSAU】熵权TOPSIS法原理介绍,处理步骤 SPSSAU官方账号 1206 0 毕业论文SPSSAU数据分析精讲:熵值法- 毕业论文辅导指导君 8847 1 【SPSSAU】熵权TOPSIS法案例解读 SPSSAU官方账号 3.4万 54 EXCEL ...
的最优值的距离作为我们的判断指标,但是有一个致命的缺点:我们经典的Topsis算法对于每一项指标的权值默认相同的,就是说他会本质是根据每个样本在每个特征中最大绝对差值中的位置决定了在结果中距离的贡献,这可能是不是最优的选择,所以我们想在Topsis基础之上通过某种方式给每种指标一个权重,于是引入熵权法给每个指标...
熵权法是一种客观确定指标权重的方法,可以避免主观因素的影响。TOPSIS与熵权法可以组合使用,通过以下步骤进行综合评价: 指标标准化并得到权重。 得到加权后的规范化矩阵Z。 确定正、负理想解。 计算各样本距离正、负理想解的距离。 计算各评价对象与最优方案的贴近程度。
通俗地讲，熵权TOPSIS法是先使用熵权法得到新数据newdata（数据成熵权法计算得到的权重），然后利用新数据...
1.2 熵权法的原理 如何利用信息熵的概念求出各个指标的权重呢? 一般来说,若某个指标的信息熵越小,表明指标值得变异程度越大,提供的信息量越多,在综合评价中所能起到的作用也越大,其权重也就越大。相反,某个指标的信息熵越大,表明指标值得变异程度越小,提供的信息量也越少,在综合评价中所起到的作用...