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在前面有关于TOPSIS法和熵权法的介绍#xff0c;我们可以知道TOPSIS有一个和层次分析法共有的问题#xff0c;就是各个指标的权重是由我们主观或根据专家的主观评价估计的。层次分析法这个问题还更甚之。而恰好熵权法中的权重是由数据确定的#xff0c;绝对客…一、修正原因
在前面有关于TOPSIS法和熵权法的介绍我们可以知道TOPSIS有一个和层次分析法共有的问题就是各个指标的权重是由我们主观或根据专家的主观评价估计的。层次分析法这个问题还更甚之。而恰好熵权法中的权重是由数据确定的绝对客观。故可以用熵权法得出权重放入TOPSIS法中运用。
由于前面已经有关于TOPSIS法和熵权法详细的讲解故这里不再赘述。 二、关于熵权法的讨论
其实熵权法是有争议或者说不妥的地方。因为熵权法可以理解为方差越大指标权重就越大样本数据自己的分布决定了权重这个的科学性有待考究。
举一个比较极端的例子。X和Y两个指标用来评定班上谁是三好学生X表示违纪上档案的次数Y表示逃课的次数毫无疑问X对评定的影响程度大但几乎所有的人的X都是0所以X的权重就会很小这时候万一有人违纪了但是没有迟到不可能把三好学生给他吧。
但其实不管什么评价指标实际上都不客观因为模型的参数是自己定的。
熵权法的另一个问题是因为概率p是位于0-1之间因此需要对原始数据进行标准化我们应该选择哪种方式进行标准化呢查看知网的文献会发现并没有约定俗成的标准每个人的选取可能都不一样。但是不同方式标准化得到的结果可能有很大差异所以说熵权法也是存在着一定的问题的。
都这样说了那到底用不用呢
如果大家的论文要发表别用熵权法如果大家只是用这个方法进行比赛那么可以随便用因为这个方法总比你自己随意定义好。 ------参考回答清风
