。。。赋权法
更新时间:2023-08-16 13:26:01 阅读量: 教学研究 文档下载
赋权法组员: 苏日升 张素云 邹华曼
在决策指标体系中权重分配不同会直接导致 评价对象优劣顺序的改变,因而权数的合理 性、准确性直接影响评价结果的可靠性。 评价者在分配权数时要考虑三个因素:
(1)指标变异程度大小,即指标能够分辨出被 评价对象之间差异能力的大小;(2)指标独立性大小,即与其他指标重复的信 息多少; (3)评价者的主观偏好。
概括起来,权数的分配有 主观赋权
客观赋权 组合赋权
主观赋权法主要有六种方法 相对比较法 连环比率法 优序图法 摇摆赋权法 丏家咨询法( Delphi 法) 层次分析法(AHP法)
客观赋权法主要有八种方法 熵值法 CRITIC法
变异系数法 多目标优化法 复相关系数法 主成分分析法 因子分析权数法 独立信息数据波动赋权法DIDF
复相关系数法 如果某指标与其他指标重复的信息 越多,在综合评价中所起的作用就越小, 应赋予较小的权数,反之则赋予较大的 权数。 即根据指标独立性大小来分配权数; 同时采用指标的复相关系数来衡量与其 他指标的重复信息量大小。 第一步:求出各指标的相关系数矩 阵。
m个评价指标的相关系数矩阵
第二步:计算各个指标与其他指标的 复相关系数。 如计算第m个指标x。与其 他m一1个指标的复相关系数,则对 矩阵R作如下分解:
式中, 是其他m一1个指标 的 相关系数矩阵, 是一个m— 1阶列向量。此时,对其他指标的复相 关系数为 同理求出其他指标的复相关系数
第三步:将复相关系数求倒数并进行归一化 处理得到各指标权数。
该方法与前几种方法刚好相反,它以各指标的 独立性大小作为权数分配的依据,而对于指标变异 程度的大小以及评价者的偏好完全没有涉及,因而 对于评价指标关联程度较大的项目较为适用。
独立信息数据波动赋权法DIDF 独立信息数据波动赋权法步骤如下: 第一步:计算各指标的离差系数,用标 准差除以均值。
第二步: 依次用某指标作为因变量 , 其他所有指标作为自变量进行回归, 删 除统计检验不显著的指标, 得到该指标 的拟合优度Rj, 进而计算该指标独立信 息比率Dj。
极限情况下, 如果拟合优度Rj 为0, 说明该指标能够提供完全信息, 如果Rj 为 1, 说明该指标不能提供任何信息,可以将 该指标删除。 第三步, 将离差系数Vj标准化,得到; V’ j将独立信息比率Dj 标准化, 得到D’j, 然 后计算各指标的纯信息量I
第四步, 计算各指标纯信息量的百分比,得 到各指标的权重:
第五步, 将评价指标标准化, 然后进行加 权汇总, 得到评价结果。
组合赋权法 乘法合成法 线型加权组合法
乘法合成法 将各种赋权方法得出的某一指标的权相乘, 然后进行归一化处理,得到组合权数。计 算公式为:
线型加权组合法 将各种赋权方法得出的权数进行加权汇 总得出组合权数。计算公式为:
为第j个指标的组合权数, 为第i 种方法的权系数… 为第i种方法得出 的第j个指标的权数,当 完全相等时 成为简单算术平均法。
线性加权组合法中组合权数的大小又取 决于每种方法的权系数分配,所以面临 一个权系数分配的问题。目前大都采用 优化法来确定权系数的分配问题。 (1)基于离差平方和的优化赋权法 (2)基于偏差最小的优化赋权法 (3)基于等级相关系数组合法
谢谢!
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