指标权重确定方法之熵权法「建议收藏」

指标权重确定方法之熵权法「建议收藏」本文转自李政毅博客http://blog.sina.com.cn/s/blog_710e9b550101aqnv.html一、熵权法介绍熵最先由申农引入信息论,目前已经在工程技术、社会经济等领域得到了非常广泛的应用。熵权法的基本思路是根据指标变异性的大小来确定客观权重。一般来说,若某个指标的信息熵越小,表明指标值得变异程度越大,提供的信息…

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。

本文转自李政毅博客 http://blog.sina.com.cn/s/blog_710e9b550101aqnv.html

一、熵权法介绍

       熵最先由申农引入信息论,目前已经在工程技术、社会经济等领域得到了非常广泛的应用。

       熵权法的基本思路是根据指标变异性的大小来确定客观权重。

       一般来说,若某个指标的信息熵指标权重确定方法之熵权法「建议收藏」越小,表明指标值得变异程度越大,提供的信息量越多,在综合评价中所能起到的作用也越大,其权重也就越大。相反,某个指标的信息熵越大,表明指标值得变异程度越小,提供的信息量也越少,在综合评价中所起到的作用也越小,其权重也就越小。

二、熵权法赋权步骤

1. 数据标准化

       将各个指标的数据进行标准化处理。

       假设给定了k个指标指标权重确定方法之熵权法「建议收藏」,其中指标权重确定方法之熵权法「建议收藏」。假设对各指标数据标准化后的值为指标权重确定方法之熵权法「建议收藏」,那么指标权重确定方法之熵权法「建议收藏」

2. 求各指标的信息熵

       根据信息论中信息熵的定义,一组数据的信息熵指标权重确定方法之熵权法「建议收藏」。其中指标权重确定方法之熵权法「建议收藏」,如果指标权重确定方法之熵权法「建议收藏」,则定义指标权重确定方法之熵权法「建议收藏」

3. 确定各指标权重

       根据信息熵的计算公式,计算出各个指标的信息熵为 指标权重确定方法之熵权法「建议收藏」。通过信息熵计算各指标的权重:指标权重确定方法之熵权法「建议收藏」 。

三、熵权法赋权实例

1. 背景介绍

       某医院为了提高自身的护理水平,对拥有的11个科室进行了考核,考核标准包括9项整体护理,并对护理水平较好的科室进行奖励。下表是对各个科室指标考核后的评分结果。

 

表1 11科室9项护理评价指标得分表

科室 x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9
A 100 90 100 84 90 100 100 100 100
B 100 100 78.6 100 90 100 100 100 100
C 75 100 85.7 100 90 100 100 100 100
D 100 100 78.6 100 90 100 94.4 100 100
E 100 90 100 100 100 90 100 100 80
F 100 100 100 100 90 100 100 85.7 100
G 100 100 78.6 100 90 100 55.6 100 100
H 87.5 100 85.7 100 100 100 100 100 100
I 100 100 92.9 100 80 100 100 100 100
J 100 90 100 100 100 100 100 100 100
K 100 100 92.9 100 90 100 100 100 100

 但是由于各项护理的难易程度不同,因此需要对9项护理进行赋权,以便能够更加合理的对各个科室的护理水平进行评价。
2. 熵权法进行赋权

       1)数据标准化

       根据原始评分表,对数据进行标准化后可以得到下列数据标准化表

表2  11个科室9项整体护理评价指标得分表标准化表

科室

X1

X2

X3

X4

X5

X6

X7

X8

X9

A

1.00

0.00

1.00

0.00

0.50

1.00

1.00

1.00

1.00

B

1.00

1.00

0.00

1.00

0.50

1.00

1.00

1.00

1.00

C

0.00

1.00

0.33

1.00

0.50

1.00

1.00

1.00

1.00

D

1.00

1.00

0.00

1.00

0.50

1.00

0.87

1.00

1.00

E

1.00

0.00

1.00

1.00

1.00

0.00

1.00

1.00

0.00

F

1.00

1.00

1.00

1.00

0.50

1.00

1.00

0.00

1.00

G

1.00

1.00

0.00

1.00

0.50

1.00

0.00

1.00

1.00

H

0.50

1.00

0.33

1.00

1.00

1.00

1.00

1.00

1.00

I

1.00

1.00

0.67

1.00

0.00

1.00

1.00

1.00

1.00

J

1.00

0.00

1.00

1.00

1.00

1.00

1.00

1.00

1.00

K

1.00

1.00

0.67

1.00

0.50

1.00

1.00

1.00

1.00

 

  3)计算指标权重确定方法之熵权法「建议收藏」

科室 x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9
A 0.11 0.00 0.17 0.00 0.08 0.10 0.10 0.10 0.10
B 0.11 0.13 0.00 0.10 0.08 0.10 0.10 0.10 0.10
C 0.00 0.13 0.06 0.10 0.08 0.10 0.10 0.10 0.10
D 0.11 0.13 0.00 0.10 0.08 0.10 0.09 0.10 0.10
E 0.11 0.00 0.17 0.10 0.15 0.00 0.10 0.10 0.00
F 0.11 0.13 0.17 0.10 0.08 0.10 0.10 0.00 0.10
G 0.11 0.13 0.00 0.10 0.08 0.10 0.00 0.10 0.10
H 0.05 0.13 0.06 0.10 0.15 0.10 0.10 0.10 0.10
I 0.11 0.04 0.11 0.10 0.00 0.10 0.10 0.10 0.10
J 0.11 0.13 0.17 0.10 0.15 0.10 0.10 0.10 0.10
K 0.11 0.04 0.11 0.10 0.08 0.10 0.10 0.10 0.10

 3)求各指标的信息熵

       根据信息熵的计算公式 指标权重确定方法之熵权法「建议收藏」,可以计算出9项护理指标各自的信息熵如下:

表3  9项指标信息熵表

 

X1

X2

X3

X4

X5

X6

X7

X8

X9

信息熵

0.95

0.87

0.84

0.96

0.94

0.96

0.96

0.96

0.96

       4)计算各指标的权重

       根据指标权重的计算公式指标权重确定方法之熵权法「建议收藏」,可以得到各个指标的权重如下表所示:

表4  9项指标权重表

 

W1

W2

W3

W4

W5

W6

W7

W8

W9

权重

0.08

0.22

0.27

0.07

0.11

0.07

0.07

0.07

0.07

3. 对各个科室进行评分

       根据计算出的指标权重,以及对11个科室9项护理水平的评分。设Zl为第l个科室的最终得分,则 指标权重确定方法之熵权法「建议收藏」,各个科室最终得分如下表所示

表5  11个科室最终得分表

科室

A

B

C

D

E

F

G

H

I

J

K

得分

95.71

93.14

93.17

92.77

95.84

98.01

90.21

95.17

95.97

97.81

97.02

备注: 

1. 指标权重确定方法之熵权法「建议收藏」

公式:(B2-MIN(B$2:B$12))/(MAX(B$2:B$12)-MIN(B$2:B$12))

2. 指标权重确定方法之熵权法「建议收藏」   

数组公式:-1/LN(11)*(SUMPRODUCT(B30:B40,IFERROR(LN(B30:B40),0)))

3. 指标权重确定方法之熵权法「建议收藏」

公式:B15/SUM(B$15:B$25)

4. 指标权重确定方法之熵权法「建议收藏」

公式:(1-B41)/(9-SUM($B$41:$J$41))

5、指标权重确定方法之熵权法「建议收藏」

公式:=SUMPRODUCT($B$43:$J$43,B2:J2)

最后把EXCEL链接文件也放出来 

链接:https://pan.baidu.com/s/1y78cR5prLzFYub0w2lkVVA 
提取码:mc3o 

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请联系我们举报,一经查实,本站将立刻删除。

发布者:全栈程序员-站长,转载请注明出处:https://javaforall.net/136462.html原文链接:https://javaforall.net

(0)
全栈程序员-站长的头像全栈程序员-站长


相关推荐

  • 机器学习之K-近邻算法

    1.橙子还是柚子该例子来自于《算法图解》,看下图中的水果是橙子还是柚子?我的思维过程类似于这样:我脑子里面有个图表图中左下的表示橙子,右上的表示柚子,取橙子和柚子的两个特征(大和红),一般而言

    2021年12月30日
    42
  • docker镜像操作_docker主要特性

    docker镜像操作_docker主要特性前言Docker的三大核心概念:镜像、容器、仓库。初学者对镜像和容器往往分不清楚,学过面向对象的应该知道类和实例,这跟面向对象里面的概念很相似我们可以把镜像看作类,把容器看作类实例化后的对象。|

    2022年7月29日
    5
  • onshow和onload区别

    onshow和onload区别onshow在每次打开页面都会加载数据,可以用于数据在需要刷新的环境下onload只是在第一次进入页面会刷新数据,从二级页面回来不会重新加载数据

    2022年6月17日
    49
  • C++爱心代码[通俗易懂]

    C++爱心代码[通俗易懂]C++爱心代码效果图代码#include<stdio.h>#include<Windows.h>intmain(){ floatx,y,a; for(y=1.5;y>-1.5;y-=0.1) { for(x=-1.5;x<1.5;x+=0.05) { a=x*x+y*y-1; putchar(a*a*a-x*x*y*y*y<=0.0

    2022年10月13日
    2
  • 软件工程第1次作业[通俗易懂]

    软件工程第1次作业[通俗易懂]软件工程第1次作业

    2022年4月21日
    38
  • 安全帽识别软件使用中常见问题分析[通俗易懂]

    安全帽识别软件使用中常见问题分析[通俗易懂]一、安全帽识别软件的主要功能是什么?安全帽识别是通俗的说法,相对准确的名称应该是安全帽佩戴检测,是用深度学习的算法对视频流进行分析,通过人工智能来判断视频中的人是否未佩戴安全帽,如果未佩戴,则触发告警规则。二、安全帽识别软件的技术成熟吗?2012年人工智能领域的卷积神经网络迎来重大突破,深圳强美随即将此尖端技术应用于工业安全监控,因为掌握海量样本数据的先天优势,鹰眸安全帽(佩戴检测)识别系…

    2022年5月19日
    51

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注

关注全栈程序员社区公众号