权重系数的确定方法

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权重的确定方法汇总

权重的确定方法汇总

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一、指标权重的确定

1.概述

目前关于属性权重的确定方法很多,根据计算权重时原始数据的来源不同,可以将这

些方法分为三类:主观赋权法、客观赋权法、组合赋权法。

主观权重法是根据决策者(专家)的主观注意力来确定属性权重的方法。其原始数据

由专家根据经验进行主观判断获得。常用的主观赋权方法有专家调查法(德尔菲法)、层

次分析法(AHP)[106-108]、二项系数法、链式比较评分法、最小二乘法等。本文利用人

类经验和知识选择了有序二元比较定量法。

主观赋权法是人们研究较早、较为成熟的方法,主观赋权法的优点是专家可以根据实

际的决策问题和专家自身的知识经验合理地确定各属性权重的排序,不至于出现属性权重

与属性实际重要程度相悖的情况。但决策或评价结果具有较强的主观随意性,客观性较差,同时增加了对决策分析者的负担,应用中有很大局限性。

针对主观赋权法的不足,人们提出了客观赋权法。其原始数据由决策方案中每个属性

的实际数据构成。其基本思想是,属性权重应该是度量属性集中每个属性的变化程度以及

对其他属性的影响,权重的原始信息应该直接来自客观环境,信息处理的过程应该是深入

探索属性之间的关系和影响,然后根据属性的关联程度或属性提供的信息量确定属性权重。如果一个属性对所有决策方案没有差异(即每个决策方案的属性值相同),则该属性对方

案的识别和排序没有影响,其权重应为0;如果某个属性在所有决策方案的属性值中存在

较大差异,则该属性将在方案的识别和排序中发挥重要作用,简而言之,应该给出较大的

权重,每个属性的权重应该根据该属性下每个方案的属性值之间的差异来确定。差异越大,属性的权重就越大,反之亦然。

权重的确定方法

权重的确定方法

权重的确定方法

权重是一个相对的概念,是针对某一指标而言。某一指标的权重是指该指标在整体评价中的相对重要程度。在模糊决策中,权重至关重要,他反映了各个因素在综合决策过程中所占有的地位和所起的作用,直接影响决策的结果。通常是根据经验给出权重,不可否认这在一定程度上能反映实际情况,但凭经验给出的权重有时不能客观的反映实际情况,导致评判结果“失真”。比较客观的权重的判定方法有如下几种:

1.确定权重的统计方法

1.1专家估测法

该法又分为平均型、极端型和缓和型。主要根据专家对指标的重要性打分来定权,重要性得分越高,权数越大。优点是集中了众多专家的意见,缺点是通过打分直接给出各指标权重而难以保持权重的合理性。

设因素集U={n u u u ,...,2,1},现有k 个专家各自独立的给出各个因素i u (i=1,2,...,n )的权重,

∑==k j ij i a k a 11(i=1,2,...,n ),即)1,...,1,1(1

1211∑∑∑====k

j nj k j j k j j a k a k a k A 。 1.2加权统计方法

当专家人数k<30人时,可用加权统计方法计算权重。

按公式i

s

i i k x w a ∑==1计算(其中s 为序号数)然后可得权重A 。 1.3频数统计方法

由所有专家独立给出的各个因素的权重,得到权重分配表,对各个因素i u (i=1,2,...,n )进行但因素的权重统计实验,步骤如下:

第一步:对因素i u (i=1,2,...,n )在它的权重ij a (j=1,2,...,k)中找出最大值i M 和最小值i m , 即{}ij k j i a M ≤≤=1max ,{}

权重系数的确定方法

权重系数的确定方法

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《孟子·梁惠王篇》:“权,然后知轻重。” 意思是说“秤一秤,才晓得轻重”。 《墨子·大取篇》:“于所体之中而权轻重之谓 权”。 《淮南·时则篇》:“权者所以权万物也”。
很显然,这里的“权”是称量的意思,引 伸为权衡,具有权衡轻重之涵义。只有权衡 方知轻重,就象没有规矩不成方圆一样。
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那么这里的“权数”又作何解释呢?
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第二步,将待定权数的个指标和有关资料 以及统一确定权数的规则发给选定的各位 专家,请他们独立地给出各指标的权数值。
第三步,回收结果并计算各指标权数的均 值与标准差。
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第四步,将计算的结果及补充资料返还给 各位专家,要求所有的专家在新的基础上 重新确定权数。
第五步,重复上述第三和第四步,直至各 指标权数与其均值的离差不超过预先给定 的标准为止,也就是各专家的意见基本趋 于一致,以此时各指标权数的均值作为该 指标的权数。
可见,各组标志值的单位数(频数)的多少对平 均数的大小有权衡轻重的作用,所以称各组单位 数为权数,用权数乘以各组标志值叫加权,由此 计算的平均数叫加权算术平均数。
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二、权数的起源与发展阶段
1.权数的思想渊源。
权数思想最早源于我国春秋初期著名政治 家管仲(?—前645年)的治国思想。管仲曾被 齐桓公任为宰相,历时40年。他在治国理财 时非常注重应用轻重之权,《史记·管晏列 传》:“管仲既任政相齐……贵轻重,慎权衡。”

确定权重系数的方法

确定权重系数的方法

确定权重系数的方法

确定权重系数的方法包括主观和客观两种。主观方法是基于专家意见或个人经验来确定权重,通常使用问卷调查、专家访谈等方式。客观方法则是基于数据分析和统计学方法来确定权重,包括层次分析法、熵权法、灰色关联度分析法等。

其中,层次分析法是一种常用的客观方法,它通过构建层次结构,将复杂的问题分解成若干个层次,再通过对比不同层级之间的相对重要性来确定权重系数。熵权法则是一种基于信息熵原理的方法,它通过计算不同因素的信息熵,来确定不同因素对变量的影响程度。灰色关联度分析法则是一种基于灰色系统理论的方法,它通过计算不同因素之间的灰色关联度来确定权重系数。

总之,确定权重系数的方法是一种重要的分析工具,可以帮助分析师们更准确地评估各项因素对于变量的影响,从而为决策提供更有力的支持。

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权重系数的确定

权重系数的确定
要素之间的层级有向递阶关系。第五级为深层级评
价要素,第三级和第四级为中层级要素,第二级为表
层级要素,从第五级至第一级形成逐级递阶作用关
系。
(一)第一级与第二级要素的关系分析
评价博士学位论文水平(X13)的直接要素是论
文研究的应用价值(X6)、创新成果(X7)、论文工作
基本假设:
1、评价硕士学位论文水平的存在相互影响、相互作用的关系。例如,,
第一级
第二级
第三级
第四级
第五级
图3硕士学位论文评价系统的解释结构模型图
三、硕士学位论文评价要素的层级关系分析
硕士学位论文评价系统是一个具有五级的多层次递阶结构,其系统的解释结构模型确定了各评价要素之间的层级有向递阶关系。第五级为深层级评价要素,第三级和第四级为中层级要素,第二级为表层级要素,从第五级至第一级形成逐级递阶作用关系。
在两种评价方法的基础上分别按年份和专业对硕士论文的选题和开题进行总评价。
问题二:该问题要求对各年硕士论文评分的进行评价,在“表3硕士学位论文评分表”制定的评分标准的基础上,我们用均值和方差两个维度对论文得份进行年度和专业的总评。
问题三:本题要求对两对数据进行性关系分析,在解决的过称中,我们通过构造向量矩阵,借助Excel办公软件,分别得出选题与得分、开题与得分的相关性系数,由此分析出选题开题语论文得分的相关性。
四、结语

确定权重的7种方法

确定权重的7种方法

确定权重的7种方法

主观赋权

德尔菲专家法

简介

依据“德尔菲法”的基本原理,选择企业各方面的专家,采取独立填表选取权数的形式,然后将他们各自选取的权数进行整理和统计分析,最后确定出各因素,各指标的权数。德尔菲法的主要缺点是过程比较复杂,花费时间较长。

实现方法

选择专家。一般情况下,选本专业领域中既有实际工作经验又有较深理论修养的专家10-30人左右,需征得专家本人同意。

将待定权重的p个指标和有关资料以及统一的确定权重的规则发给选定的各位专家,请他们独立给出各指标的权数值。

回收结果并计算各指标权数的均值和标准差。

将计算的结果及补充资料返还给各位专家,要求所有的专家在新的基础上确定权数。

重复3和4步骤,直至各指标权数与其均值的离差不超过预先给定的标准为止,也就是各专家的意见基本趋于一致,以此时各指标权数的均值作为该指标的权重。

此外,为了使判断更加准确,令评价者了解己确定的权数把握性大小,还可以运用“带有信任度的德尔菲法”,该方法需要在上

述第5步每位专家最后给出权数值的同时,标出各自所给权数值的信任度。这样,如果某一指标权数的任任度较高时,就可以有较大的把握使用它,反之,只能暂时使用或设法改进。

AHP层次分析法

简介

层次分析法将定量分析与定性分析结合起来,用决策者的经验判断各衡量目标之间能否实现的标准之间的相对重要程度,并合理地给出每个决策方案的每个标准的权数,利用权数求出各指标的重要程度。但该方法主观因素对判断矩阵的影响很大,当决策者的判断过多地受其主观偏好的影响时,结果不够客观。

实现方法

构建层次评价矩阵

权重确定方法归纳

权重确定方法归纳

权重确定方法归纳

多指标综合评价是指人们根据不同的评价目的,选择相应的评价形式据此选择多个因素或指标,并通过一定的评价方法将多个评价因素或指标转化为能反映评价对象总体特征的信息,其中评价指标与权重系数确定将直接影响综合评价的结果;

按照权数产生方法的不同多指标综合评价方法可分为主观赋权评价法和客观赋权评价法两大类,其中主观赋权评价法采取定性的方法由专家根据经验进行主观判断而得到权数,然后再对指标进行综合评价,如层次分析法、综合评分法、模糊评价法、指数加权法和功效系数法等;客观赋权评价法则根据指标之间的相关关系或各项指标的变异系数来确定权数进行综合评价,如熵值法、神经网络分析法、TOPSIS法、灰色关联分析法、主成分分析法、变异系数法等;两种赋权方法特点不同,其中主观赋权评价法依据专家经验衡量各指标的相对重要性,有一定的主观随意性,受人为因素的干扰较大,在评价指标较多时难以得到准确的评价;客观赋权评价法综合考虑各指标间的相互关系,根据各指标所提供的初始信息量来确定权数,能够达到评价结果的精确但是当指标较多时,计算量非常大;下面就对当前应用较多的评价方法进行阐述;

一、变异系数法

一变异系数法简介

变异系数法是直接利用各项指标所包含的信息,通过计算得到指标的权重;是一种客观赋权的方法;此方法的基本做法是:在评价指标体系中,指标取值差异越大的指标,也就是越难以实现的指标,这样的指标更能反映被评价单位的差距;例如,在评价各个国家的经济发展状况时,选择人均国民生产总值人均GNP作为评价的标准指标之一,是因为人均GNP不仅能反映各个国家的经济发展水平,还能反映一个国家的现代化程度;如果各个国家的人均GNP没有多大的差别,则这个指标用来衡量现代化程度、经济发展水平就失去了意义;

确定权重的方法

确定权重的方法

确定权重的方法

在进行数据分析和建模的过程中,确定特征的权重是非常重要的一步。特征的

权重可以帮助我们理解特征对于模型预测的贡献程度,进而可以进行特征选择或者模型优化。本文将介绍几种常用的确定权重的方法,帮助大家更好地理解和应用。

一、相关系数法。

相关系数法是一种常见的确定特征权重的方法。它通过计算特征与目标变量之

间的相关系数来确定特征的重要性。相关系数的绝对值越大,表示特征对目标变量的影响越大。在实际应用中,我们可以使用皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数或者肯德尔相关系数来进行计算。相关系数法的优点是简单易懂,但是它只能捕捉线性关系,无法发现非线性关系。

二、决策树法。

决策树法是一种基于树形结构的机器学习算法,可以用来确定特征的重要性。

在决策树算法中,我们可以通过计算特征在决策树中的节点分裂次数或者信息增益来确定特征的重要性。通常情况下,分裂次数越多或者信息增益越大的特征,其重要性越高。决策树法的优点是可以发现非线性关系,但是对于高维数据和噪声数据比较敏感。

三、模型权重法。

模型权重法是一种基于模型参数的确定特征权重的方法。在训练好的模型中,

我们可以通过查看特征对应的权重或者系数来确定特征的重要性。例如,在线性回归模型中,特征的系数大小可以反映其重要性;在逻辑回归模型中,特征的权重可以表示其对于分类的贡献程度。模型权重法的优点是可以直接捕捉模型的预测能力,但是需要先训练好模型,计算成本较高。

四、特征选择法。

特征选择法是一种基于特征选择算法的确定特征权重的方法。特征选择算法可以通过计算特征的得分或者重要性来确定特征的权重。常见的特征选择算法包括方差选择法、互信息法、基于模型的选择法等。特征选择法的优点是可以综合考虑特征之间的相关性,但是需要根据具体问题选择合适的特征选择算法。

确定权重系数方法

确定权重系数方法

确定权重系数方法

确定权重系数的方法有很多种,下面是几种常见的方法:

1. 主观赋权法:根据经验和专业知识进行主观判断,给每个因素赋予一个权重系数。这种方法适用于专家判断和个人意见时使用。

2. 一致性指标法:通过对一致性指标的计算来确定权重系数。一致性指标反映了判断矩阵的一致性程度,如果一致性指标小于一定的阈值,则认为判断矩阵具有一定的一致性。这种方法适用于有多个决策者,需要对各个决策者的意见进行综合时使用。

3. 层次分析法(AHP):将决策问题分解成多个层次,并通过构造专家判断矩阵,计算权重系数。AHP方法通过层次结构和专家判断矩阵的建立,使复杂决策问题简化为一系列层次结构的比较判断问题。这种方法适用于多因素影响一决策问题,需要对多个因素进行比较和排序时使用。

4. 熵权法:通过计算信息熵来确定权重系数。信息熵反映了多个因素的不确定性程度,熵权法使用信息熵对各因素的重要性进行排序,权重系数与信息熵成反比。这种方法适用于缺乏主观判断,需要从数据中提取权重信息时使用。

5. 数学模型法:利用数学模型对决策问题进行建模,并通过求解数学模型来确定权重系数。这种方法适用于决策问题可以通过数学模型表达的情况,例如线性

规划、最优化等。

以上只是常见的一些确定权重系数的方法,具体选择哪种方法应根据具体的决策问题和数据情况进行综合考虑。

权重系数的确定方法

权重系数的确定方法
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同时,我们必须进一步指出,统计预测中的权 数并不象综合指数中的同度量因素那样具 有一定的经济含义,权数与被加权因素之积 也不形成一个新的统计指标,权数本身仅仅 是一组带有主观假定性的抽象数字,它代表 各期数据的可靠性大小及其对预测结果影 响的重要性程度。可见,权数概念在统计预 测中得到扩展,为权数的应用范围开辟了一 个新的天地。
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第四阶段从本世纪二十年代以来,可视为反 省阶段。 本阶段的特点是:很少有人再提出新的加权 方法,而是不断“消化”老问题,重温旧争议。
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2.权数在统计预测中的应用与扩展 正当指数领域中的权数发展步入低谷之时, 权数在统计预测中有了新的应用与发展,并 且将权数概念由实质性扩展为虚拟性,为权 数的应用范围开辟了一个新的天地。
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反之,若某个评价指标是不太重要的(但
n 不能舍去),但在 个被评价对象中,
它取值的变化程度却非常大,那么,对n 这
个被评价对象来说,该指标在评价过程中, 对评价结果的影响是非常大的。
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一、 权数的意义和作用
一、权数的概念
权数:用来衡量总体中各单位标志值在总 体中作用大小的数值叫权数。 权数一般有两种表现形式:一是绝对数 (频数)表示,另一个是用相对数(频率) 表示。相对数是用绝对数计算出来的百分 数(%)或千分数(‰)表示的,又称比 重。

确定权重的7种方法

确定权重的7种方法

确定权重的7种方法

表7-1 地质环境质量评价定权方法一览表

一、专家打分法

专家打分法即是由少数专家直接根据经验并考虑反映某评价观点后定出权重,具体做法和基本步骤如下:

第一步选择评价定权值组的成员,并对他们详细说明权重的概念和顺序以及记权的方法。

第二步列表。列出对应于每个评价因子的权值范围,可用评分法表示。例如,若有五个值,那么就有五列。行列对应于权重值,按重要性排列。

第三步发给每个参予评价者一份上述表格,按下述步骤四~九反复核对、填写,直至没有成员进行变动为止。

第四步要求每个成员对每列的每种权值填上记号,得到每种因子的权值分数。

第五步要求所有的成员对作了记号的列逐项比较,看看所评的分数是否能代表他们的意见,如果发现有不妥之处,应重新划记号评分,直至满意为止。

第六步要求每个成员把每个评价因子(或变量)的重要性的评分值相加,得出总数。

第七步每个成员用第六步求得的总数去除分数,即得到每个评价因子的权重。

第八步把每个成员的表格集中起来,求得各种评价因子的平均权重,即为“组平均权重”。

第九步列出每种的平均数,并要求评价者把每组的平均数与自己在第七步得到的权值进行比较。

第十步如有人还想改变评分,就须回到第四步重复整个评分过程。如果没有异议,则到此为止,各评价因子(或变量)的权值就这样决定了。

二、调查统计法

具体作法有下面四种。

1.重要性打分法:重要性打分法是指要求所有被征询者根据自己对各评价因子的重要性的认识分别打分,其步骤如下:

a.对被征询者讲清统一的要求,给定打分范围,通常1~5分或1~100分都可。

权重系数的确定方法

权重系数的确定方法
m
m (k 1)
这样,就唯一确定了一个序关 * * * x2 xm 系 x1 。对于某些问题来说, 仅仅给出了序关系还不够,还要确定出各 评价指标相对于某评价准则(或目标)的 权重系数。
2)给出 xk 1 与 较判断
xk
间相对重要程度的比
设专家关于评价指标 xk 1 与 xk 的重要 k 1 / k 的理性判断分别为 性程度之比
当各组标志值已确定,如果哪一组标志值分配的 单位数越多,则该组标志值对平均数的影响越大。 反之,影响越小。(即:在一个数列中,当标志 值较大的单位数居多时,平均数就会趋近标志值 大的一方;当标志值较小的单位数居多时,平均 数就趋近标志值小的一方;当标志值较大的单位 数与标志值较小的单位数基本平分时,平均数居 中)。 可见,各组标志值的单位数(频数)的多少对平 均数的大小有权衡轻重的作用,所以称各组单位 数为权数,用权数乘以各组标志值叫加权,由此 计算的平均数叫加权算术平均数。
关于之间的数量约束
rk
,有下面的定理:
定理1 若 x1, x2 ,, xm 具有序关 系 x x x ,则rk 1 2 m 必 须满足 r 1 k 1
德尔菲法是调查、征集意见、汇总分析、 反馈、再调查、一个反复的过程,专家们 是处于互不知情的隔离状态,每个人的信 息是他自己的知识、经验、专长以及调查 机构反馈给他的汇总情况的集中体现,这 就便于集中智慧。所以不少方法也都或多 或少地借用这一想法,反复比较、协调, 求得较好的结果和比较一致的意见。

权重系数的确定方法

权重系数的确定方法
• 据史料记载,1812年,英国政治算术学家阿瑟·杨格在其所著《英国币 值递增的研究》一书中,首次提出用加权平均法计算物价指数,被视为 加权算术平均法的开端,同时也是现代统计权数的开端。为了求出物 价水平的变动,杨格将各种商品按重要性分别配以一定的权数,如“大 麦的重要性二倍于羊毛、煤、铁,而粮食有四倍的重要,小麦与劳动力 则有五倍的重要”等,从而计算出综合指数。
• 这就是说,权数思想虽然起源于中国古代,但是,真正现代统计意义 上的权数却始于十九世纪初英国政治算术学家阿瑟·杨格的加权算 术平均法。
• 三、权数的发展
• 因为现代权数始于指数计算,所以权数首先在指数领域得到充分发展; 当指数领域中的权数发展进入反省阶段以后,权数又开始在统计预测 中发挥巨大的作用,而且统计预测中的权数已经突破了指数领域中实 质性权数的概念;直到最近十来年,随着对多指标综合评价方法的系统 分析,权数概念得到进一步扩展。这就是权数发展的总体线索。如果 从权数本身的性质来看,权数是由实质性向虚拟性方向发展的。具体 来讲,指数领域中的权数基本上属于实质性权数,而统计预测和多指标 综合中的权数则属于虚拟性权数。下面就分别从这三个领域来谈谈 权数的发展过程。
轻重的原则和方式、方法,并不是现代统计科学中的权数。二者的共 同之处在于“权”,而不同之处在于“数”, • 古代权数相当于确定现代统计权数的原则和方法。因此我们认为,具 有“权衡轻重之数”含义的现代权数是从管仲的“贵轻重,慎权衡” 思想衍生而来的。

(完整版)权重的确定方法

(完整版)权重的确定方法

权重的确定方法

在统计理论和实践中,权重是表明各个评价指标(或者评价项目)重要性的权数,表示各个评价指标在总体中所起的不同作用。权重有不同的种类,各种类别的权重有着不同的数学特点和经济含义,一般有以下几种权重。

按照权重的表现形式的不同,可分为绝对数权重和相对数权重。相对数权重也称比重权数,能更加直观地反映权重在评价中的作用。

按照权重的形成方式划分,可分为人工权重和自然权重。自然权重是由于变换统计资料的表现形式和统计指标的合成方式而得到的权重,也称为客观权重。人工权重是根据研究目的和评价指标的内涵状况,主观地分析、判断来确定的反映各个指标重要程度的权数,也称为主观权重。

按照权重形成的数量特点的不同划分,可分为定性赋权和定量赋权。如果在统计综合评价时,采取定性赋权和定量赋权的方法相结合,获得的效果更好。

按照权重与待评价的各个指标之间相关程度划分,可分为独立权重和相关权重。

独立权重是指评价指标的权重与该指标数值的大小无关,在综合评价中较多地使用独立权重,以此权重建立的综合评价模型称为“定权综合”模型。

相关权重是指评价指标的权重与该指标的数值具有函数关系,例如,当某一评价的指标数值达到一定水平时,该指标的重要性相应的减弱;或者当某一评价指标的数值达到另一定水平时,该指标的重要性相应地增加。相关权重适用于评价指标的重要性随着指标取值的不同而发生变化的条件下,基于相关权重建立的综合评价模型被称为“变权模型”。比如评估环境质量多采用“变权综合”模型。

(一)统计平均法

统计平均数法(Statistical average method)是根据所选择的各位专家对各项评价指标所赋予的相对重要性系数分别求其算术平均值,计算出的平均数作为各项指标的权重。其基本步骤是:

权重确定的方法汇总

权重确定的方法汇总

权重确定的方法汇总

第一部分:权重确定方法分类

权重计算的确定方法在综合评价中重中之重,不同的方法对应的计算原理并不相同。在实际分析过程中,应结合数据特征及专业知识选择适合的权重计算。

下面介绍的权重方法,共8种按照计算原理可分成四类。

第一类为AHP层次法和优序图法;此类方法利用数字的相对大小信息进行权重计算;此类方法为主观赋值法,通常需要由专家打分或通过问卷调研的方式,得到各指标重要性的打分情况,得分越高,指标权重越大。

此类方法适合于多种领域。比如想构建一个员工绩效评价体系,指标包括工作态度、学习能力、工作能力、团队协作。通过专家打分计算权重,得到每个指标的权重,并代入员工数据,即可得到每个员工的综合得分情况。

第二类为熵值法(熵权法);此类方法利用数据熵值信息即信息量大小进行权重计算。此类方法适用于数据之间有波动,同时会将数据波动作为一种信息的方法。

比如收集各地区的某年份的经济指标数据,包括产品销售率(X1)、资金利润率(X2)、成本费用利润率(X3)、劳动生产率(X4)、流动资金周转次数(X5),用熵值法计算出各指标权重,再对各地区经济效益进行比较。

第三类为CRITIC、独立性权重和信息量权重;此类方法主要是利用数据的波动性或者数据之间的相关关系情况进行权重计算。

比如研究利用某省医院2011年共计5个科室的数据指标(共计6个指标数据)进行CRITIC 权重计算,最终可得到出院人数、入出院诊断符合率、治疗有效率、平均床位使用率、病床周转次数、出院者平均住院日这6个指标的权重。如果希望针对各个科室进行计算综合得分,那么可以直接将权重与自身的数据进行相乘累加即可,分值越高代表该科室评价越高。

不知道怎样计算权重?告诉你8种确定权重方法

不知道怎样计算权重?告诉你8种确定权重方法

不知道怎样计算权重?告诉你8种确定权重⽅法

⽬录

计算权重是⼀种常见的分析⽅法,在实际研究中,需要结合数据的特征情况进⾏选择,⽐如数据之间的波动性是⼀种信息量,那么可考虑使⽤CRITIC权重法或信息量权重法;也或者专家打分数据,那么可使⽤AHP层次法或优序图法。

本⽂列出常见的权重计算⽅法,并且对⽐各类权重计算法的思想和⼤概原理,使⽤条件等,便于研究⼈员选择出科学的权重计算⽅法。

⾸先列出常见的8类权重计算⽅法,如下表所⽰:

计算权重⽅法汇总

这8类权重计算的原理各不相同,结合各类⽅法计算权重的原理⼤致上可分成4类,分别如下:

· 第⼀类为因⼦分析和主成分法;此类⽅法利⽤了数据的信息浓缩原理,利⽤⽅差解释率进⾏权重计算;

· 第⼆类为AHP层次法和优序图法;此类⽅法利⽤数字的相对⼤⼩信息进⾏权重计算;

· 第三类为熵值法(熵权法);此类⽅法利⽤数据熵值信息即信息量⼤⼩进⾏权重计算;

· 第四类为CRITIC、独⽴性权重和信息量权重;此类⽅法主要是利⽤数据的波动性或者数据之间的相关关系情况进⾏权重计算。

第⼀类、信息浓缩(因⼦分析和主成分分析)

计算权重时,因⼦分析法和主成分法均可计算权重,⽽且利⽤的原理完全⼀模⼀样,都是利⽤信息浓缩的思想。

因⼦分析法和主成分法的区别在于,因⼦分析法加带了‘旋转’的功能,⽽主成分法⽬的更多是浓缩信息。

‘旋转’功能可以让因⼦更具有解释意义,如果希望提取出的因⼦具有可解释性,⼀般使⽤因⼦分析法更多;并⾮说主成分出来的结果就完全没有可解释性,只是有时候其解释性相对较差⽽已,但其计算更快,因⽽受到⼴泛的应⽤。

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桓公问管子曰:“请问权数”。 管子对曰:“天以时为权,地以财为权,人以力 为权,君以令为权。” 要想理解这段话中“权数”一词含义,请先 看“权”之涵义。
很显然,这里的“权”是称量的意思,引 伸为权衡,具有权衡轻重之涵义。只有权衡 方知轻重,就象没有规矩不成方圆一样。 那么这里的“权数”又作何解释呢? “数者术数,权数犹言行权之术数”。可见, 这里的“权数”是指权衡轻重的原则和方 式、方法,并不是现代统计科学中的权数。 二者的共同之处在于“权”,而不同之处在 于“数”,古代权数相当于确定现代统计权 数的原则和方法。因此我们认为,具有“权 衡轻重之数”含义的现代权数是从管仲的 “贵轻重,慎权衡”思想衍生而来的。

此外,为了使判断更加准确,让评价者了 解已确定的权数把握性的大小,还可以运 用“带有信任度的德尔菲法”,该方法需 在上述第五步每位专家给出最后权数值的 同时,标出各自所给权数值的信任度,并 求出平均信任度。这样,如果某一指标权 数的信任度较高,就可以有较大的把握使 用它;反之,只能暂时使用或设法改进。
统计综合评价方法
权重系数的确定方法
大家知道,即使某个评价指标非常重要, 但在 n 个被评价对象中,若它取值的波 动程度非常小,那么无论其取值有多大, 对这 个被评价对象来说,该指标在评 价过程中,对评价结果的影响都是非常小。
n
极端一点说,若某个非常重要的指标关于这 个被评价对象的取值是完全相同的话,那么 该重要的指标在评价过程中的作用为零。

同时,我们必须进一步指出,统计预测中的权 数并不象综合指数中的同度量因素那样具 有一定的经济含义,权数与被加权因素之积 也不形成一个新的统计指标,权数本身仅仅 是一组带有主观假定性的抽象数字,它代表 各期数据的可靠性大小及其对预测结果影 响的重要性程度。可见,权数概念在统计预 测中得到扩展,为权数的应用范围开辟了一 个新的天地。

第二阶段从十九世纪60年代到十九世纪末, 可视为发展阶段。 本阶段的主要特点是:围绕着以基期销售量 还是计算期销售量抑或二者的平均量为权 数进行讨论,三种方法各有优缺点,而且至 今仍然为大多数学者所接受。这一阶段的 代表人物是德国的拉斯皮雷斯、派许,英国 的马歇尔、艾奇沃斯。

第三阶段从本世纪初到本世纪二十年代,可 视为顶峰阶段。 本阶段的主要特点是:用所有可能的权数对 各种指数形式进行加权,并对由此产生的134 个指数公式进行三项检验,最后得出一个 “理想公式”。这一时期的代表人物就是 美国著名的统计学家、经济学家费喧,他的 主要观点收录在被誉为指数理论“圣经” 的《指数的编制》一书中。
k 1 / k rk

k m, m 1, m 2,,3,( 2 1) ,
m 较大时,可取
rk
rm 1

的赋值可参考下表。
表1 赋值参考表
rk
1.0 1.2 1.4
说明 指标 xk 1与指标 xk 具有同样重要性 指标 xk 1比指标 xk 稍微重要 指标 xk 1 比指标 xk 明显重要
m
m (k 1)
这样,就唯一确定了一个序关 * * * x2 xm 系 x1 。对于某些问题来说, 仅仅给出了序关系还不够,还要确定出各 评价指标相对于某评价准则(或目标)的 权重系数。
2)给出 xk 1 与 判断
xk
间相对重要程度的比较
设专家关于评价指标 xk 1 与 xk 的重要性 程度之比 k 1 / k的理性判断分别为


在统计预测中,考虑到时间数列各观察值的 远近对预测未来的重要性不同,使用权数来 加重近期数值的作用,以提高预测结果的准 确程度,这只是近几十年来发生的事。统计 预测方法很多,无论是加权移动平均法、指 数平滑法、折扣最小平方法还是三点预测 法,它们都体现了同一种基本精神,即按照时 间数列中观察值的远近,用某种可以控制的 方法来调整每个观察值的权数,使预测结果 更加准确、可靠。

第四阶段从本世纪二十年代以来,可视为反 省阶段。 本阶段的特点是:很少有人再提出新的加权 方法,而是不断“消化”老问题,重温旧争议。

2.权数在统计预测中的应用与扩展 正当指数领域中的权数发展步入低谷之时, 权数在统计预测中有了新的应用与发展,并 且将权数概念由实质性扩展为虚拟性,为权 数的应用范围开辟了一个新的天地。
二、权数的起源与发展阶段 1.权数的思想渊源。 权数思想最早源于我国春秋初期著名政治 家管仲(?—前645年)的治国思想。管仲曾被 齐桓公任为宰相,历时40年。他在治国理财 时非常注重应用轻重之权,《史记·管晏列 传》:“管仲既任政相齐„„贵轻重,慎权 衡。”

“权数”一词最早出现于《管子轻重·山 权数篇》。
3.权数在多指标综合评价中得到进一步扩展 多指标综合评价,只是最近十几年来在统计 研究与统计实践中逐渐发展起来的一项新 课题。在多指标综合评价中,为了对被评价 事物作出一项全面合理的整体性评价,需要 把反映该事物各方面的指标综合在一起,形 成一个综合性指标,由于事物本身发展的不 平衡性,以及评价目标值的侧重点有所不同, 有些指标在综合评价值的形成过程中所起 作用大一些,有些则小一些,这样,就需要对各 个指标进行加权处理。

第二步,将待定权数的个指标和有关资料 以及统一确定权数的规则发给选定的各位 专家,请他们独立地给出各指标的权数值。

第三步,回收结果并计算各指标权数的均 值与标准差。

第四步,将计算的结果及补充资料返还给 各位专家,要求所有的专家在新的基础上 重新确定权数。

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第五步,重复上述第三和第四步,直至各 指标权数与其均值的离差不超过预先给定 的标准为止,也就是各专家的意见基本趋 于一致,以此时各指标权数的均值作为该 指标的权数。
反之,若某个评价指标是不太重要的(但不 能舍去),但在 个被评价对象中,它取 值的变化程度却非常大,那么,对这 n 个 被评价对象来说,该指标在评价过程中, 对评价结果的影响是非常大的。
n
一、权数的概念
权数:用来衡量总体中各单位标志值在总体 中作用大小的数值叫权数。 权数一般有两种表现形式:一是绝对数 (频数)表示,另一个是用相对数(频率) 表示。相对数是用绝对数计算出来的百分 数(%)或千分数(‟)表示的,又称比 重。
二、序关系分析法 1、方法及步骤 1)确定序关系

定义1 若评价指标 xi 相对于某评价准则 (或目标)的重要性程度大于(或不小于) x j 时,则记为 xi x j 。

定义2 若评价指标 x1, x2 ,, xm 相对于某评 价准则(或目标)具有关系式
x x x
* 1
,对k从2到m求和,
m m ri k 1 / m k 2 i k k 2

k 1 m k
注意到 得
1

m 1 1 r m i k 2 i k 故得证式(3),式(4)可由式(1)推出。 证毕。

德尔菲法是调查、征集意见、汇总分析、 反馈、再调查、一个反复的过程,专家们 是处于互不知情的隔离状态,每个人的信 息是他自己的知识、经验、专长以及调查 机构反馈给他的汇总情况的集中体现,这 就便于集中智慧。所以不少方法也都或多 或少地借用这一想法,反复比较、协调, 求得较好的结果和比较一致的意见。
m
3)权重系数的计算 , x4 例:设某评价问题有4个评价指标为 x1, x2 , x3 , 专家认为 x1, x2 , x3 , x4 之间具有序关系
* * * * x2 x1 x4 x3 x1 x2 x3 x4
并给出
1* r2 * 1.4 2

* 2 r3 * 1.2 3

2.现代统计科学中的权数探源。既然《管子轻 重·山权数篇》中的权数并非现代统计意义上的 权数,那么现代权数又源于何时何处?
据史料记载,1812年,英国政治算术学家阿瑟·杨格 在其所著《英国币值递增的研究》一书中,首次提 出用加权平均法计算物价指数,被视为加权算术平 均法的开端,同时也是现代统计权数的开端。为了 求出物价水平的变动,杨格将各种商品按重要性分 别配以一定的权数,如“大麦的重要性二倍于羊毛、 煤、铁,而粮食有四倍的重要,小麦与劳动力则有五 倍的重要”等,从而计算出综合指数。
1.6
1.8
指标 xk 1 比指标 xk 强烈重要 指标 xk 1 比指标 xk 极端重要
关于之间的数量约束
rk
,有下面的定理:
定理1 若 x1, x2 ,, xm 具有序关 系 x x x ,则 rk 与
1 2 m
rk 1 必
须满足
1 , k m, m 1, m 2,,3,2 (2) rk 1 rk

然而,在多指标综合评价中,往往找不到诸如 同度量因素之类的实质性权数。因此,为了满 足多指标综合评价的要求,需要对权数概念 作进一步扩展。本文作者之一邱东教授在 其所著《多指标综合评价方法的系统分析》 一书中对权数的定义、分类、产生方式以 及权数概念为什么要扩展等问题都作了比 较详尽的论述。

参考书目

1.权数在指数领域中的发展 权数不但从指数计算开始,而且在近代统计 史上,权数主要是伴随着指数编制的发展而 发展。在综合指数编制的发展过程中,矛盾 的焦点就是权数问题。根据综合指数计算 中确定权数的方法特点,将权数的发展过程 分为如下四个阶段:

第一阶段从1812年至十九世纪50年代,可视 为初创阶段。 本阶段的主要特点是:权数的确定由凭经验 主观赋权发展到凭历史数据进行客观赋权。 这种客观赋权法对后来指数计算中的权数 确定具有不可抗拒的影响力。这一阶段的 代表人物是英国的杨格、罗威、斯克罗普。
* 2
* m
时,则称评价指标 x1, x2 ,, xm 之间按 * x “ ”确立了序关系。这里 i 表示 {xi } 按关系“ ”排定顺序后的第 i 个 评价指标( i 1,2,, m )。


对于评价指标集 {x1, x2 ,, xm} ,可按下属 步骤建立序关系:
(1)决策者在指标 {x1, x2 ,, xm} 集 ,选出认为是 最重要(关于某评价准则)的一个(只选一个) * 指标记为 ; x
定理2 若专家(或决策者)给出 性赋值满足关系上式,则
m 1 ri k 2 ik
m m 1
m
rk 为
的理
(3)

k 1 rkk , k m, m 1,,3,2 (4)
证明 m ri 因为 i k 得
m
k 1 / m

三、权数的发展 因为现代权数始于指数计算,所以权数首先 在指数领域得到充分发展;当指数领域中的 权数发展进入反省阶段以后,权数又开始在 统计预测中发挥巨大的作用,而且统计预测 中的权数已经突破了指数领域中实质性权 数的概念;直到最近十来年,随着对多指标综 合评价方法的系统分析,权数概念得到进一 步扩展。
1
m 1 (2)决策者在在余下的 个 指标中,选出认为是最重要(关于某评价准则) 的一个(只选一个)指标记 * x2 为 ;
( k )决策者在在余下的 m 1 个指标 中,选出认为是最重要(关于某评价准则) 的一个(只选一个)指标记为 ;
x
* k
( m )经过次挑选剩下的 评价指标记为 x* 。

统计权数论 曾宪报 东北财大 关于多指标综合评价方法及其权数问题的 讨论 金贞珍 延边大学
二、权数的确定方法
一、德尔菲法 德尔菲法( 又称为专家咨询法,其特点在 于集中专家的经验与意见,确定各指标的 权数,并在不断的反馈和修改中得到比较 满意的结果。基本步骤如下:

第一步,选择专家。这是很重要的一步, 选得好不好将直接影响到结果的准确性。 一般情况下,可以选本专业领域中既有实 际工作经验又有较深理论修养的专家10—30 人左右,并须征得专家本人的同意。
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