熵权法

资 源 简 介

熵权法

详 情 说 明

熵权法是一种基于信息熵原理的客观权重计算方法，常用于多指标综合评价体系。其核心思想源自信息论中熵的概念——熵值越小，表明该指标提供的信息量越大，在评价中的重要性自然越高。

该方法首先对原始数据进行标准化处理，消除量纲差异。然后计算每个指标下各样本值的比重，这相当于信息论中的概率分布。接着通过信息熵公式计算各指标的熵值，熵值越大说明该指标数据分布越分散，提供的信息量越小。最后根据熵值计算出各指标的差异系数和权重。

熵权法的优势在于完全依赖数据本身的离散程度确定权重，避免了主观赋权法带来的偏差。但它也存在局限性，当某个指标下所有样本值完全相同时，计算过程会出现数学上的困难。在实际应用中，熵权法常与其他评价方法结合使用，如TOPSIS或灰色关联分析，以构建更全面的评价模型。