Excel-wps中熵值法、熵权法、指标赋权、权重计算。
【多指标决策分析】熵值法结合TOPSIS方法Excel VBA计算模型
第一步：数据准备
1、样本数据从第5行、第2列（否则需要在vba代码中修改参数才可执行，建议不要动）开始向右、向下填写，行数和列数没有限制，但必须连续。
行数、列数超过示例的话，自行添加表头；如少于示例，必须删除多余的行和列。
2、表头第2行是权重部分，可以自己填（要求总和=1），也可以不填，程序使用熵值法自动计算权重。
但是计算出的权重可能并不是很合理，建议人工赋值。
3、表头第3行是决策该指标时最优值的选择方法，可用下拉箭头选择MIN或MAX，不可以填写其它内容。
4、表头第4行代表“指标”，第1列代表“样本”，可以自行修改名称。
5、Excel中其余表格不可以填写任何内容，否则计算会出错。
第二步：计算
1、点击Calculate即可自动计算出中间参数和最终结果，其中最优解将以红色字体标示。
2、点击Clear即可清除之前计算出来的内容。
excel熵权法
excel熵权法（原创版）目录1.熵权法的概念与原理2.熵权法在 Excel 中的应用3.熵权法的优势与局限性正文一、熵权法的概念与原理熵权法是一种基于信息熵的多属性决策方法，用于解决在多个属性之间进行权衡取舍的问题。
信息熵是信息论中的一个重要概念，用于衡量信息的不确定性或混乱程度。
在一个多属性决策问题中，熵权法通过计算各属性的熵值，确定各属性的重要性，进而为决策者提供依据。
二、熵权法在 Excel 中的应用在 Excel 中，我们可以通过以下步骤应用熵权法：1.准备数据：首先，我们需要整理好决策问题的相关数据，包括各属性的取值以及对应的权重。
2.计算信息熵：在 Excel 中，我们可以使用公式=SUM(LOG(COUNT(属性值)))/COUNT(属性值) 来计算每个属性的信息熵。
3.计算熵权：根据各属性的信息熵，我们可以计算每个属性的熵权，即信息熵除以总信息熵。
4.应用熵权：最后，我们可以将熵权应用于决策问题，根据各属性的熵权对其进行权衡取舍，从而得出最终的决策结果。
三、熵权法的优势与局限性熵权法作为一种多属性决策方法，在实际应用中具有一定的优势，如：1.科学性：熵权法基于信息论，具有较强的理论依据，能够较为科学地解决多属性决策问题。
2.客观性：熵权法能够客观地反映各属性的重要性，减少了决策者的主观干扰。
然而，熵权法也存在一定的局限性，如：1.数据要求：熵权法对数据的要求较高，需要决策问题具有明确的属性取值和权重。
2.计算复杂性：熵权法的计算过程较为复杂，需要掌握一定的数学知识。
总之，熵权法作为一种有效的多属性决策方法，在 Excel 中得到了广泛应用。
熵值法 excel 计算过程
熵值法 excel 计算过程1.打开Excel软件，新建一个表格。
Open Excel software and create a new spreadsheet.2.在第一列依次输入各个选项的名称。
Enter the names of the options in the first column.3.在接下来的列中，依次输入各个选项的相关数据。
Enter the relevant data for each option in the following columns.4.在Excel中选择一个空白单元格，输入以下函数：=ENTROPY （A2:A52）Select a blank cell in Excel and enter the following function: =ENTROPY(A2:A52)5.按下回车键，Excel会自动计算出这些选项的熵值。
Press Enter, and Excel will automatically calculate the entropy of the options.6.熵值法是一种用来度量不确定性的方法。
The entropy method is a way to measure uncertainty.7.它可以帮助我们对各个选项之间的差异进行量化评估。
It can help us quantitatively evaluate the differences between the options.8.在excel中使用熵值法可以方便快捷地进行大量数据的计算。
Using the entropy method in Excel can quickly and easily calculate large amounts of data.9.通过比较不同选项的熵值，我们可以找出最优的选择。
By comparing the entropy of different options, we can find the optimal choice.10.熵值法在决策分析和风险评估中有着广泛的应用。
(完整版)指标权重确定方法之熵权法(计算方法参考
指标权重确定方法之熵权法一、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，其中。
假设对各指标数据标准化后的值为，那么。
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。
其中，如果，则定义。
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。
通过信息熵计算各指标的权重：。
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。
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X1X2X3X4X5X6X7X8X9A 1.000.00 1.000.000.50 1.00 1.00 1.00 1.00B 1.00 1.000.00 1.000.50 1.00 1.00 1.00 1.00C0.00 1.000.33 1.000.50 1.00 1.00 1.00 1.00D 1.00 1.000.00 1.000.50 1.000.87 1.00 1.00E 1.000.00 1.00 1.00 1.000.00 1.00 1.000.00F 1.00 1.00 1.00 1.000.50 1.00 1.000.00 1.00G 1.00 1.000.00 1.000.50 1.000.00 1.00 1.00H0.50 1.000.33 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00I 1.00 1.000.67 1.000.00 1.00 1.00 1.00 1.00J 1.000.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 K 1.00 1.000.67 1.000.50 1.00 1.00 1.00 1.002）求各指标的信息熵根据信息熵的计算公式，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X1X2X3X4X5X6X7X8X9信息熵0.950.870.840.960.940.960.960.960.963）计算各指标的权重根据指标权重的计算公式，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W1W2W3W4W5W6W7W8W9权重0.080.220.270.070.110.070.070.070.073.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。
熵值法计算一二级权重
熵值法计算一二级权重熵值法是一种常用的多指标决策方法，可以用于计算一组指标的权重。
本文将介绍熵值法的基本原理和计算过程，并以实例说明如何应用熵值法计算一二级指标的权重。
一、熵值法的基本原理熵值法是一种基于信息熵理论的方法，它通过计算指标之间的信息熵大小来确定各指标的权重。
在信息熵理论中，熵是衡量不确定性的一个指标，熵值越小表示信息越明确，权重越大。
在应用熵值法计算指标权重时，需要先将各指标的数据标准化，然后计算各指标的熵值和权重。
具体的计算过程如下：1. 数据标准化数据标准化是将各指标的数据转化为无量纲化的形式，便于不同指标之间的比较。
常用的标准化方法包括最大-最小标准化、标准差标准化等。
以最大-最小标准化为例，其计算公式为：$$ X_i^{'} = frac{X_i - min(X)}{max(X) - min(X)} $$ 其中，$X_i^{'}$表示指标$i$的标准化值，$X_i$表示指标$i$的原始值，$min(X)$和$max(X)$分别表示所有指标的最小值和最大值。
2. 计算熵值熵值是指标之间信息熵的大小，可以用以下公式计算：$$ E_i = -frac{1}{ln(n)}sum_{j=1}^{n}p_{ij}ln(p_{ij}) $$ 其中，$E_i$表示指标$i$的熵值，$n$表示指标的个数，$p_{ij}$表示指标$i$在第$j$个方案中所占比例。
3. 计算权重权重是指标在决策中的重要程度，可以用以下公式计算：$$ w_i = frac{1 - E_i}{sum_{j=1}^{m}(1-E_j)} $$ 其中，$w_i$表示指标$i$的权重，$m$表示一级指标的个数，$E_j$表示一级指标$j$的熵值。
二、熵值法的计算过程下面以一个实例来说明如何应用熵值法计算一二级指标的权重。
假设某公司要评估三个供应商的综合表现，共有四个一级指标和十个二级指标。
一级指标包括：产品质量、交货期限、价格和售后服务；二级指标包括：产品合格率、产品可靠性、产品外观、产品性能、交货时间准确率、交货时间稳定性、价格合理性、价格稳定性、售后服务质量和售后服务响应速度。
熵权法excel
熵权法excel熵权法是一种多指标综合评价方法，它在决策分析中被广泛应用。
该方法是基于信息熵的概念，通过计算各指标的信息熵来确定指标的权重，从而实现对多指标的有效评价和比较。
在使用熵权法进行多指标评价时，首先需要确定评价指标集合。
这些指标可以是定量的也可以是定性的，它们涵盖了要评价的对象的各个方面。
然后，根据评价指标的数据，计算每个指标的信息熵。
信息熵是评价指标的离散程度的度量，离散程度越大，信息熵越大。
通过计算信息熵，我们可以得到各个指标的权重，也就是各个指标对决策结果的重要程度。
熵权法的核心思想是，指标的权重应该与其信息熵成负相关。
也就是说，离散程度越大的指标对决策结果的影响越小，权重越低；离散程度越小的指标对决策结果的影响越大，权重越高。
通过计算信息熵与指标的相关性，可以得到各个指标的权重。
具体操作上，使用熵权法可以分为以下几个步骤：第一步，收集相关数据并计算指标值。
根据评价对象的不同，可以使用不同的数据源和方法来获取评价指标的数据。
第二步，计算每个指标的信息熵。
信息熵的计算需要用到指标数据的概率分布。
对于离散型指标，可以直接根据不同取值的频率计算概率分布；对于连续型指标，可以先将数据离散化，再计算概率分布。
第三步，计算指标的权重。
通过信息熵的计算结果，可以得到各个指标的权重。
计算权重的方法可以有多种，常用的方法是除以所有指标信息熵的总和。
第四步，进行多指标评价。
根据指标的权重，对评价指标进行加权求和，得到每个评价对象的得分。
根据得分的大小，可以对不同对象进行排序或排名，得到最终的评价结果。
熵权法的优点是可以处理多指标的评价问题，并且能够考虑指标之间的相关性。
它可以帮助决策者在面对多个因素时，更加客观地进行决策分析。
然而，熵权法也有一些限制，比如对指标的数据要求较高，需要有准确的数据支持；此外，熵权法假设各个评价指标之间是相互独立的，但在实际应用中，指标之间可能存在相互关联的情况。
总的来说，熵权法是一种有效的多指标综合评价方法，能够帮助决策者进行决策分析。
熵权法 熵值法
熵权法熵值法
熵权法和熵值法都是现代多指标决策分析方法，旨在解决决策问题中选择可行方案的问题。
下面将分别对熵权法和熵值法进行简要介绍。
一、熵权法
熵权法是一种将信息熵的概念应用于决策分析中的方法，可以帮助决策者在众多指标中挑选出最优的方案。
该方法主要分为以下步骤：
1. 确定决策目标和指标体系；
2. 对指标数据进行归一化处理，转化为0~1之间的数值；
3. 计算每个指标的权重，其计算式为：$$w_i = \frac{1 -
H(X_i)}{\sum_{j=1}^{n}(1-H(X_j))}$$
其中，$X_i$表示第$i$个指标的取值，$H(X_i)$表示$X_i$的信息熵，$n$为指标个数。
4. 对各个指标加权求和，并得出最优方案。
熵权法的优点在于可以处理不同维度的指标，且可以自动剔除冗余指标，避免了人工干预的主观性和不确定性。
同时，该方法还支持可视化展示，方便决策者了解各个指标的重要程度和方案优劣。
二、熵值法
熵值法亦是一种基于信息熵的决策分析方法，常用于评估不同方案的实现效果。
与熵权法类似，熵值法主要分为以下步骤：
与熵权法不同之处在于熵值法考虑了每个方案之间的差异性，更加全面地反映了各个指标的影响。
同时，此方法还可以用于判断不同方案的稳定性、敏感性等，通常被用于项目评估、风险评估等领域。
总体而言，熵权法和熵值法是多指标决策分析的两种有效方法，各具优劣势。
在具体应用中，需要根据实际决策问题选择合适的方法进行分析。
权重计算方法-3-熵权法-原理详述、案例、Excel计算实现过程
目录一、熵权法介绍 (2)二、熵权法赋权步骤 (2)1．数据标准化 (2)2．求各指标的信息熵 (2)3．确定各指标权重 (2)三、熵权法赋权实例 (3)1．背景介绍 (3)2．熵权法进行赋权 (3)3．对各个部门进行评分 (5)一、熵权法介绍“熵权”理论是一种客观赋权方法，它借用信息论中熵的概念。
熵权是在给定评价对象集后各种评价指标值确定的情况下，各指标在竞争意义上的相对激烈程度，从信息角度考虑，它代表该评价指标在该问题中提供有效信息量的多寡程度，作为一种客观综合评价方法，它主要是根据各指标传递给决策者的信息量大小来确定其权数。
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，其中。
假设对各指标数据标准化后的值为，那么。
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。
其中，如果，则定义。
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。
通过信息熵计算各指标的权重：。
三、熵权法赋权实例1．背景介绍某公司为了提高自身的工作水平，对拥有的11个部门进行了考核，考核标准包括9项整体工作，并对工作水平较好的部门进行奖励。
下表是对各个部门指标考核后的评分结果。
但是由于各项工作的难易程度不同，因此需要对9项工作进行赋权，以便能够更加合理的对各个部门的工作水平进行评价。
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个部门9项整体工作评价指标得分表标准化表3）计算部门x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9A 0.11 0.00 0.17 0.00 0.08 0.10 0.10 0.10 0.10B 0.11 0.13 0.00 0.10 0.08 0.10 0.10 0.10 0.10C 0.00 0.13 0.06 0.10 0.08 0.10 0.10 0.10 0.10D 0.11 0.13 0.00 0.10 0.08 0.10 0.09 0.10 0.10E 0.11 0.00 0.17 0.10 0.15 0.00 0.10 0.10 0.00F 0.11 0.13 0.17 0.10 0.08 0.10 0.10 0.00 0.10G 0.11 0.13 0.00 0.10 0.08 0.10 0.00 0.10 0.10H 0.05 0.13 0.06 0.10 0.15 0.10 0.10 0.10 0.10I 0.11 0.04 0.11 0.10 0.00 0.10 0.10 0.10 0.10J 0.11 0.13 0.17 0.10 0.15 0.10 0.10 0.10 0.10K 0.11 0.04 0.11 0.10 0.08 0.10 0.10 0.10 0.103）求各指标的信息熵根据信息熵的计算公式，可以计算出9项工作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，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．对各个部门进行评分根据计算出的指标权重，以及对11个部门9项工作水平的评分。
Excel-wps中熵值法、熵权法、指标赋权、权重计算。
Excel 、wps 实现熵权法计算过程：1.熵权法下指标权重的计算熵权法下首先计算第i 年份的第j 项指标值的权重：i=1，2，3…n; j=1，2，3…m （2）令k=1/ln(n)>0,为调节系数，计算指标信息熵：i=1，2，3…n; j=1，2，3…m （3）最后确定计算指标权重：（0<w j <1,，j=1，2，3…m ） （4）1. 用标准化后的数据计算，若为时间序列下：A B C 1 1998 0.1028 0.1002 2 1999 0.2178 0.1457 3 2000 0.3063 0.1425 4 2001 0.1000 0.1691 5 2002 0.2455 0.1638 6 2003 0.1710 0.1261 7 2004 0.2852 0.1465 8 2005 0.3170 0.1291 9 2006 0.6475 0.2121 10 2007 0.64750.28031120080.562183898 0.403750964∑==ni ijij ij yy p 1'')ln (1ij ni ij j p p k e ∑=-=∑=--=mj jj j e m e w 1111=∑=mj j w12 2009 0.585203446 0.588585521 13 2010 0.694865622 0.465106715 14 2011 0.500221291 0.472249607 15 2012 10.60299302616 2013 0.863566837 0.558954944 17 2014 0.835655753 0.523401776 18 2015 0.193615668 0.586089558 19 2016 0.521055261.00034725520 =SUM(B1:B19) =SUM(C1:C19) 21 pij =B1/B$20 =C1/C$20下拉后得到19行新数据最后一步就是这个式子的计算，下拉就好了，$会让你下拉的时候总是除以20行这个数字保持不变。
熵权法求权重公式
熵权法求权重公式
1.计算每个因素的信息熵值。
信息熵值是对于某个因素而言，其取值的不确定性程度的度量。
计算公式为：H(X) = -∑(p(xi) * log2(p(xi)))，其中p(xi)表示该因素取值为xi的概率，log2表示以2为底的对数。
2. 计算每个因素的权重。
权重是一个因素在总体因素中所占比重的度量。
计算公式为：w(i) = (1 - H(i) / ∑H(j))，其中H(i)表示第i个因素的信息熵值，∑H(j)表示所有因素的信息熵值之和。
通过熵权法求解出来的权重公式可以用于各种决策分析问题中，例如确定某个产品的市场需求程度、评估某个项目的各个因素对成功的贡献程度等。
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excell熵值法求权重模板
124939 367.0155 8398941 23340607 745848.9 4.997181 3826.658 4683.972
124939 367.0155 8398941 6805145 745848.9 4.997181 29.69048 198.1782 15454.31 41.95238 1130318 2484980 219021.3 1.693633 523.936 305.7252 10201.18 60.95238 800847.7 4395028 2094.802 0.983 343.6486 1070.723 5098.718 140.0069 161597.2 1436350 836.256 0.611553 11.50304 22.27866
5634 159.0545 189696.1 1442784 839.256 0.951553 27.57447 32.66784
3850.002 94.04082 166061.7 949160.6 1534.675 0.851139 144.4 103.2391
17424.14 160.0063 1168775 3740974 20721.07 1.91716 72.72727 392.1359
7563.203
106 374047.2 482901.8 1150.835 1.084016 30.74658 31.48521
1426.897
25 73528.7 153862.4
3 0.856296 78.24074 132.3902
733.8505 19.04762 193867.9 327828.2
17819.92 196.0446 3097282 23347041 38787.2 2.660977 1955.911 2678.931
指标权重确定方法之熵权法(计算方法参考
指标权重确定方法之熵权法一、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，其中。
假设对各指标数据标准化后的值为，那么。
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。
其中，如果，则定义。
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。
通过信息熵计算各指标的权重：。
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。
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2）求各指标的信息熵根据信息熵的计算公式，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3）计算各指标的权重根据指标权重的计算公式，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Z l为第l个科室的最终得分，则，各个科室最终得分如下表所示表5 11个科室最终得分表。
excel表格权重计算公式
excel表格权重计算公式
第一步：点击总得分下方单元格，再到编辑栏中输入=sump，双击系统提示的SUMPRODUCT函数
第二步：框选得分所占的权重比例
第三步：按Fn+F4添加绝对引用符号$
第四步：先输入乘号*，再框选个人相应成绩的分，最后按回车键Enter即可
第五步：双击生成的单元格右下角的+填充即可
这样就快速计算好所有人的含权重的成绩总分啦
总结
1：点击总得分下方单元格，再到编辑栏中输入=sump，双击系统提示的SUMPRODUCT函数
2：框选得分所占的权重比例
3：按Fn+F4添加绝对引用符号$
4：先输入乘号*，再框选个人相应成绩的分，最后按回车键Enter 即可
5：双击生成的单元格右下角的+填充即可
6：搞定。
Excel-wps中熵值法、熵权法、指标赋权、权重计算。说课讲解
Excel 、wps 实现熵权法计算过程：1.熵权法下指标权重的计算熵权法下首先计算第i 年份的第j 项指标值的权重：i=1，2，3…n; j=1，2，3…m （2）令k=1/ln(n)>0,为调节系数，计算指标信息熵： i=1，2，3…n; j=1，2，3…m （3）最后确定计算指标权重：（0<w j <1,，j=1，2，3…m ） （4）1. 用标准化后的数据计算，若为时间序列下： ∑==ni ijij ij yy p 1'')ln (1ij ni ij jp p k e ∑=-=∑=--=mj jj j e m e w 1111=∑=mj j wB CA1 1998 0.1028 0.10022 1999 0.2178 0.14573 2000 0.3063 0.14254 2001 0.1000 0.16915 2002 0.2455 0.16386 2003 0.1710 0.12617 2004 0.2852 0.14658 2005 0.3170 0.12919 2006 0.6475 0.212110 2007 0.6475 0.280311 2008 0.562183898 0.40375096412 2009 0.585203446 0.58858552113 2010 0.694865622 0.46510671514 2011 0.500221291 0.47224960715 2012 1 0.60299302616 2013 0.863566837 0.55895494417 2014 0.835655753 0.523401776 18 2015 0.193615668 0.586089558 19 2016 0.521055261.00034725520 =SUM(B1:B19) =SUM(C1:C19) 21pij=B1/B$20 =C1/C$20下拉后得到19行新数据最后一步就是这个式子的计算，下拉就好了，$会让你下拉的时候总是除以20行这个数字保持不变。
（完整版）指标权重确定方法之熵权法（计算方法参考
（完整版）指标权重确定方法之熵权法（计算方法参考
指标权重确定方法之熵权法
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，其中。
假设对各指标数据标准化后的值为，那么。
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。
其中，如果，则定义。
3.确定各指标权重。
指标权重确定方法之熵权法 (计算方法参考
。其中
，如果
，则定义
。 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 。通过信息熵计算各指标的权重：
。 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。
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
，其中
。假设对各指标数据标准化后的值为
，那么
。 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
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
，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
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
2）求各指标的信息熵 根据信息熵的计算公式
，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
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。
excel权重计算公式
excel权重计算公式
Excel 权重计算是一种常用的数据分析工具，它可以将多个变量的数值结合在一起，计算出一个总体的计算结果。
它主要用于求解复杂问题，比如市场营销，新产品开发，财务预测等。
Excel 权重计算的基本思想是：根据每个变量的重要性，将变量的数值进行加权，然后再求和。
这种权重的计算方法可以精确的衡量变量的重要性，并且可以得出一个总体的计算结果。
使用 Excel 权重计算的步骤如下：
1. 首先，确定要计算的变量，并输入变量的数值。
2. 然后，为每一个变量定义一个权重，衡量变量的重要性。
3.接下来，将变量的数值与权重相乘，得出权重计算结果。
4. 最后，对所有变量的权重计算结果求和，得出最终的总体计算结果。
使用Excel 权重计算可以帮助企业在复杂的环境中，快速的确定各个变量的重要性，从而能够更加有效的决策。
此外，它也可以用来评估资产配置，投资决策，产品定价等等。
总之，Excel 权重计算是一项强大而有效的数据分析工具，可以帮助企业做出更加准确的决策。
excel熵公式
excel熵公式
在信息论中，熵是用来衡量信息量的一种指标。
在Excel中，我们也可以使用熵公式来计算数据集的熵值。
而这个熵值可以在数据挖掘和机器学习中用来评估数据集的复杂度和不确定性程度，从而为后续的分析和决策提供参考。
Excel中的熵公式为：
`=SUMPRODUCT(-FREQUENCY(A:A,A:A)/COUNTA(A:A)*LOG2(FREQUENCY (A:A,A:A)/COUNTA(A:A)))`
其中，A列为需要计算熵值的数据集。
这个公式的具体计算过程可以参考以下步骤：
1. FREQUENCY函数会对A列中的所有数据进行统计，得到每个数据出现的次数。
2. COUNTA函数会计算A列中总共有多少个数据。
3. -FREQUENCY(A:A,A:A)/COUNTA(A:A)会得到每个数据的概率值。
4. LOG2函数会计算出每个数据的信息量。
5. SUMPRODUCT函数会将每个数据的概率值和信息量相乘，并将结果求和，得到最终的熵值。
使用上述公式可以方便地计算数据集的熵值，从而为数据分析和决策提供参考。
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Excel -wps 中熵值法、熵权法、指标赋权、权重计算。
Excel 、wps 实现熵权法计算过程：
1.熵权法下指标权重的计算
熵权法下首先计算第i 年份的第j 项指标值的权重：
i=1，2，3…n; j=1，2，3…m （2）
令k=1/ln(n)>0,为调节系数，计算指标信息熵：
i=1，2，3…n; j=1，2，3…m （3）
最后确定计算指标权重：
（0<w j <1,，j=1，2，3…m ） （4）
1. 用标准化后的数据计算，若为时间序列下：
A B C 1 1998 0.1028 0.1002 2 1999 0.2178 0.1457 3 2000 0.3063 0.1425 4 2001 0.1000 0.1691 5
2002
0.2455
0.1638
∑==
n
i ij
ij ij y
y p 1
'
'
)ln (1
ij n
i ij j p p k e ∑=-=∑=--=
m
j j
j j e m e w 1111
=∑=m
j j w
Excel-wps中熵值法、熵权法、指标赋权、权重计算。
6 2003 0.1710 0.1261
7 2004 0.2852 0.1465
8 2005 0.3170 0.1291
9 2006 0.6475 0.2121
10 2007 0.6475 0.2803
11 2008 0.562183898 0.403750964
12 2009 0.585203446 0.588585521
13 2010 0.694865622 0.465106715
14 2011 0.500221291 0.472249607
15 2012 1 0.602993026
16 2013 0.863566837 0.558954944
17 2014 0.835655753 0.523401776
18 2015 0.193615668 0.586089558
19 2016 0.52105526 1.000347255
20 =SUM(B1:B19) =SUM(C1:C19)
21 pij =B1/B$20 =C1/C$20
下拉后得到19
行新数据
最后一步就是这个式子的计算，下拉就好了，$会让你下
拉的时候总是除以20行这个数字保持不变。
66
=B21*ln(B21) =C21*LN(C21)
67
下拉后得到19
行新数据
68
(方便起见这里就以这个表格位置输入了，实际操作中肯定不
是，因为每次计算都会多19行数据，不会是68，也不会是66，)
=C$68*B66
=C$*C66 -k=-ln(1/19)（表格中位置为
(C68）
下拉后得到19
行新数据
=sum （上面19个数据）
=sum （上面19个
数据）
得到的就是ej
∑==
n
i ij
ij ij y
y p 1
'
'
计算出-k=-ln(1/19),因为标准化后的初始数据有19个年份的数据
的计算过程如上
102
e1
e2
102) 103
=（1-b102）/d$103
小十字横拉
过来
=2-D102(为只有两指标赋权)
计算过程如上。
Wj 的和肯定为1.否则则是计算出错。
)ln (1
ij n
i ij j p p k e ∑=-=∑=--=
m
j j
j j e m e w 11。