1. 熵值法算出来的权重很奇怪
定量吧应该是。用信息论的熵值法确定各项指标的权重
2. 如何用熵权法计算权重
根据信息熵特性,可以用来衡量一个指标的离散程度,指标离散程度越大,该指标对综合评价对影响越大,权重越大。熵权法是一种依赖于数据本身离散性的客观赋值法,用于结合多种指标对样本进行综合打分,实现样本间比较。
3. 熵值法算出来的权重很奇怪怎么办
忠实数据,参考信息熵,信息熵就是用来衡量信息的无序性,熵值法就是根据数据的离散程度来确定权重,去掉最大最小值,不是把数据离散度人为减小了吗? 题主是担心数据的最大最小值为干扰项而不能体现原数据的客观分布规律, 正确的建议是在选取数据之前尽量均匀,一旦用了熵权法一般默认数据服从或近似服从真实分布规律。
用词不严谨,全凭模糊记忆,具体去专业论坛可得到详解。你太懒了!4. 熵值法算出来权重为负
有两个权重: 一个是数据样本的权重,作用是:供样本的权重进行概率采样和计算分类器的分类性能 另一个是分类器的权重,作用是:保证高效的分类器得到更大的权重,在测试时提高准确率
5. 熵值法的权重最后得到的综合评价
平均分角度、分数层角度,稳定性角度。。。你想从什么方面排名呢?
平均分大家都会了,稳定性就是求方差、标准差
至于分数层,要综合考虑个什么优秀率的就要算权重,然后综合评分了
权重的方法很多,AHP,模糊评价,灰色关联,熵值法
6. 熵值法权重很小
熵值法是一种依据各指标值所包含的信息量的多少确定指标权重的客观赋权法,某个指标的熵越小,说明该指标值的变异程度越大,提供的信息量也就越多,在综合评价中起的作用越大,则该指标的权重也应越大。熵值法可单独进行综合评价;也可以与其他方法相结合,如层次分析法,用熵值法确定各指标的权重,然后运用层次分析法得到各个评价对象的综合得分
7. 熵值法求权重
基本原理 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. 步骤 ⑴选取n家上市公司,m个指标(由主成分分析法得出),则Xij为第i个上市公司的第j个指标的数值.(i=1,2…,n; j=1,2,…,m)
⑵数据的非负数化处理.由于熵值法计算采用的是各上市公司的某一指标值占同一指标值总和的比重,因此不存在量纲的影响,不需要标准化处理.但由于数据中有负数,因此需要对数据进行非负化处理,此外,为了避免求熵值时对数的无意义,还需要将数据进行平移.
8. 熵值法计算权重
1.1 信息熵(Information Entropy)
熵是热力学的一个物理概念,是体系混乱度或无序度的度量,熵越大表示系统越乱(即携带的信息越少),熵越小表示系统越有序(即携带的信息越多)。信息熵借鉴了热力学中熵的概念,用于描述平均而言事件信息量的大小,所以在数学上,信息熵是事件所包含的信息量的期望(mean,或称均值,或称期望,是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和),根据期望的定义,可以设想信息熵的公式大概是:
信息熵=∑每种可能事件的概率∗每种可能事件包含的信息量
信息熵=∑每种可能事件的概率∗每种可能事件包含的信息量
每种可能事件包含的信息量与这一事件的不确定性有关,换言之,与事件发生的概率有关,概率越大则信息量越小。例如,小明考上清华大学的概率是0,。。。。。
每种可能事件包含的信息量的计算采用不确定性函数 ff :
f=log(1/P)=−logP
f=log(1/P)=−logP
采用不确定性函数,一方面可以保证信息量是概率P的单调递减函数,另一方面可以保证两个独立事件所产生的不确定性应等于各自不确定性纸和,即具备可加性。
将不确定性函数带入开始时设想的公式:
H(U)=−∑i=1nPilogPi
H(U)=−∑i=1nPilogPi
HH是熵,UU是所有可能事件的集合,有 nn中取值:U1,...,Ui,...,UnU1,...,Ui,...,Un,对应概率为: P1,...,Pi,...,PnP1,...,Pi,...,Pn,对数的底一般为2。
1.2 熵权法
根据信息熵的定义,对于某项指标,可以用熵值来判断某个指标的离散程度,其熵值越小,指标的离散程度越大,该指标对综合评价的影响(即权重)就越大,如果某项指标的值全部相等,则该指标在综合评价中不起作用。
2 熵权法的计算步骤
2.1 确定指标体系
2.2 数据预处理
数据预处理即冗余数据处理、异常值处理等
2.3 归一化处理
归一化是将不同量纲的指标同量纲化,通常有两种方法:
1. 0-1归一化(或称临界值法),例如第ii个用户的第jj个指标是xijxij,归一化后为x′ijxij′,有如下两个公式:
x′ij=xij−min(xj)max(xj)−min(xj)或x′ij=max(xj)−xijmax(xj)−min(xj)
xij′=xij−min(xj)max(xj)−min(xj)或xij′=max(xj)−xijmax(xj)−min(xj)
若指标为正向指标,则选用第一个公式,若指标为福祥指标,则选用第二个公式。 min(xj)min(xj)是第 jj个指标的最小值,max(xj)max(xj)是第 jj个指标的最大值。
2. Z-score归一化
x′ij=xij−x¯¯¯jS
xij′=xij−x¯jS
2.4 计算指标的熵和权
先计算第ii个用户的第jj个指标的比重:yij=x′ij∑mi=1x′ijyij=xij′∑i=1mxij′
计算第jj个指标的信息熵ej=−K∑mi=1yijlnyijej=−K∑i=1myijlnyij,其中,KK为常数,K=1lnmK=1lnm
计算第jj个指标的权重wj=1−ej∑j1−ejwj=1−ej∑j1−ej
2.5 指标加权计算得分
利用加权求和公式计算样本的分数或评价值 S=∑j100∗yijwjS=∑j100∗yijwj,其中SS为综合得分,wjwj为第<script type="math/tex" id="MathJax-Element-54">j</script>个指标的权重。
9. 熵权法算出来的权值很小
熵权法就是根据一项指标的变化程度来分配权重的,举个例子:小张和小王是两个高中生,小张学习好回回期末考满分,小王学习不好考试常常不及格。在一次考试中,小张还是考了满分,而小王也考了满分。那就很不一样了,小王这里包含的信息就非常大,所对应的权重也就高一些。
权函数是指在统计中计算平均数等指标时,对各个变量值具有权衡轻重作用的数值。而所谓“变权函数”是与权数变化有关的函数权变
10. 熵值法权重计算
你运行了这个程序,发现报错了。
在Matlab里面,这个shang只是一个函数。这不是这样运行的。
在其他M文件里面是可以调用这个函数的,
比如写个:
先定义个x 。然后运行;x是输入
shang(x)
之后,你就得到了结果。输出的w
这就是matlab里面函数的概念。
你可以试试这个程序,这样:
先定义
a=magic(4);
然后把第二行到结尾都复制进去,再试。就应该有结果了。
希望解决了你的疑惑,谢谢。
11. 熵权法求出的权重能干啥
熵权法的思想是通过计算各指标值与其均值差异程度来计算权重的,定性指标在经过量化后,也可以应用熵权法进行计算,应该注意的是,熵权法通过数据来计算权重,没有考虑指标本身的重要程度,计算得到的权重可解释性较差,最好与主观权重计算相结合,进行综合评价
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