原文:熵值法

目录 概述 熵值法原理及实例讲解 代码实现 概述 熵值法是基于信息熵 或简称熵 的一种信息管理方法。根据熵的特性,可以据此判断出一个事件的随机性以及无序程度,也可以基于熵值判断某个指标的离散程度。离散程度越大,即信息量越大,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。基于该思想,熵值法只考虑数据内部的信息量大小,有效地避免了人为主观因素的影响。 熵值法原理及实例讲解 参考:熵 ...

2020-08-18 14:00 0 1118 推荐指数:

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什么是 是一种客观赋权方法,借鉴了信息思想,它通过计算指标的信息,根据指标的相对变化程度对系统整体的影响来决定指标的权重, 即根据各个指标标志的差异程度来进行赋权,从而得出各个指标相应的权重,相对变化程度大的指标具有较大的权重 越大说明系统越混乱,携带的信息越少,权重越小 ...

Thu Oct 08 00:54:00 CST 2020 0 2406

  是一种客观赋权,是指根据各项指标观测所提供的信息的大小来确定指标权重。在信息论中,是对不确定性信息的一种度量。信息量越大,不确定性就越小,也就越小;信息量越小,不确定性就越大,也越大。 大 越不确定 信息量小 ...

Mon Aug 06 05:32:00 CST 2018 0 2968
1-赋权

,可以通过计算来判断一个事件的随机性及无序程度,也可以用来判断某个指标的离散程度,指标的离散程 ...

Fri Aug 17 17:08:00 CST 2018 0 1437
Python实现确定权重

本文从以下四个方面,介绍用Python实现确定权重: 一. 介绍 二. 实现 三. Python实现示例1 四. Python实现示例2 一. 介绍 是计算指标权重的经典算法之一,它是指用来判断某个指标的离散程度的数学方法。离散程度越大 ...

Wed Feb 20 05:29:00 CST 2019 2 5868
python 基于进行综合评价

在多指标的综合加权评价中,确定各项指标的权重是非常关键的环节。对各指标赋权的合理与否,直接关系到分析的结论。确定权重系数的方法很多,归纳起来分为两类:即主观赋权和客观赋权。主观赋权是由评价人员根据各项指标的重要性而认为赋权的一种方法,充分反应专家的经验,目前,使用较多的是专家咨询 ...

Mon May 24 16:59:00 CST 2021 0 2126

一、介绍   是一种客观赋权方法,其基本思路是根据指标变异性的大小来确定客观权重。   依据的原理:指标的变异程度越小,所反映的信息量也越少,其对应的权也应该越低。 二、步骤 (1)对数据进行预处理 假设有n个要评价的对象,m个评价指标(已经正向化)构成的正向化矩阵 ...

Tue Sep 01 00:39:00 CST 2020 0 3133
 
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