赋权的方法

合集下载

多指标综合评价中赋权方法评析

多指标综合评价中赋权方法评析在多指标综合评价中，赋权方法的选择对于评价结果的准确性和可靠性具有重要影响。

本文将介绍多指标综合评价中常见的赋权方法，并对其优缺点进行分析，旨在为实际应用中合理选择赋权方法提供参考。

多指标综合评价是指通过多个相互关联的指标来评价某一对象或系统的整体性能。

赋权方法是指根据各指标对整体评价的重要性程度，给予相应的权重，以便在综合评价时体现各指标的重要性差异。

常见的赋权方法包括主观赋权法和客观赋权法。

主观赋权法是根据专家的经验、知识和判断力，对各指标赋予相应的权重；客观赋权法则根据指标之间的相关关系或变异程度等客观信息确定权重。

主观赋权法的优点在于能够充分反映专家的经验和判断力，适用于具有不确定性和复杂性的评价问题。

但是，主观赋权法也容易受到专家主观意识的影响，导致赋权结果缺乏客观性和公正性。

客观赋权法的优点在于能够根据客观信息来确定权重，避免主观赋权法的主观性和片面性。

但是，客观赋权法往往忽略了专家的经验和判断力，无法充分反映各指标对评价目标的重要程度。

在实际应用中，可以根据具体问题的特点选择合适的赋权方法。

例如，对于具有较强主观性的评价问题，可以选择主观赋权法来赋予各指标权重；对于客观性较强的评价问题，可以选择客观赋权法来确定权重。

另外，也可以将主观赋权法和客观赋权法相结合，形成一种综合赋权方法，以充分利用两者的优点，避免其缺点。

在多指标综合评价中，赋权方法的选择应根据具体问题的特点进行判断。

在实际应用中，应充分考虑各种赋权方法的优缺点，合理选择和应用，以提高评价结果的准确性和可靠性。

下一步研究方向是多指标综合评价中赋权方法的优劣比较和组合应用。

未来可以进一步探索不同赋权方法的组合方式，以更好地体现各指标对整体评价的重要性；也可以研究如何将多指标综合评价应用于实际问题的解决，例如在环境质量评估、经济发展评价等领域的应用。

这将有助于提高多指标综合评价的应用价值和实用性。

在当今复杂的社会和经济环境中，多指标综合评价方法被广泛应用于各个领域，如经济学、环境学、生物学等。

赋权的方法

赋权的方法
嘿，朋友们！今天咱就来讲讲赋权的方法。

啥叫赋权呢？就好比你给一个人一把钥匙，让他能打开通往新世界的大门！
比如说，在工作中，你信任你的同事，让他去负责一个重要项目，这就是一种赋权啊。

就像小明在公司里，领导就让他去谈一个大单子，这不是给他权力，让他去发挥吗？你看，这多棒呀！领导完全相信小明能做好。

还有哦，在家庭里也一样。

比如说家长让孩子自己决定周末怎么过，这也是赋权呀。

就像小红的爸妈，周末就不管她，让她自己安排，这不是给了她很大的自主权吗？
那怎么能更好地赋权呢？首先，你得相信人家呀！就像你相信你的好朋友能保守你的秘密一样，不要总是怀疑这怀疑那的。

比如说你让朋友帮你去取个东西，你就别老是担心他会不会搞丢了。

然后呢，要给予明确的目标和指导。

就像给人指一条路，告诉他往哪走。

比如说小张去做一个任务，领导就得告诉他要达到什么目标，大概怎么做。

还有啊，要给人家足够的支持。

就跟朋友参加比赛，你在旁边给他加油打气一样。

好比小李在演讲比赛前很紧张，朋友和家人就给他鼓劲，让他觉得不是一个人在战斗。

最后，别忘了要给予反馈。

就好像你给花浇水施肥，然后看看它长得怎么样。

像小王完成了一个任务，领导就得告诉他哪些做得好，哪些还需要改进。

赋权真的太重要啦！它能让人们发挥出自己的潜力，能让关系变得更好，能让事情变得更顺利。

所以呀，我们都要学会赋权，让我们周围的人都能绽放光彩！这就是我的观点，别犹豫，大胆去赋权吧！。

赋权方法

（2）计算各指标的变异系数的比重作为其权重。
XLL
二、客观赋权方法——主成分分析法
主成分分析法：指标权重等于以主成分的方差贡献率为权重，对该指标在各主成分线性组合中的系数的加权平均的归一化。因此，要确定指标权重需要知道三点：（1）指标在各主成分线性组合中的系数（2）主成分的方差贡献率（3）指标权重的归一化
XLL
二、客观赋权方法——熵值法
熵值法步骤：
（1）数据处理
a. 标准化处理
xj x min x max xj x ' ij ; x ' ij x max x min x max x min
其中，xj为第j项指标值，xmax为第j项指标的最大值，xmin为第j项指标的最小值， x’ij为标准化值。若所用指标的值越大越好，则选用前一个公式。若所用指标的值越小越好，则选用后一个公式。
XLL
一、主观赋权方法——AHP法
层次分析法（APH 法)步骤：（1）构造判断矩阵（2）权重及一致性检验的计算参考文献：层次分析法确定评价指标权重及Excel 计算——曹茂林
XLL
二、客观赋权方法
客观赋权法是利用数理统计的方法将各指标值经过分析处理后得出权数的一类方法。
根据数理依据，这类方法又分为变异系数法、主成分分析法、熵值法等。这类方法根据样本指标值本身的特点来进行赋权，具有较好的规范性。但其容易受到样本数据的影响，不同的样本会根据同一方法得出不同的权数。应用中，当样本各指标独立性很强时，可以选择采用变异系数法; 而对于样本指标相互之间具有复杂联系的时候，采用熵值法得出的权数较为理想; 而样本指标过多，计算量过大时，主成份法无疑是一个很好的选择，使用该方法可以在较好的保持结果的准确性的前提下，大幅减少工作量，因此该种方法被广泛采用。

综合评价系统中的客观赋权方法

综合评价系统中的客观赋权方法客观赋权方法是综合评价系统中用于确定各评价指标权重的一种方法。

客观赋权方法是基于数据和统计的方法，通过对评价指标之间的相互关系进行量化分析，从而得出每个评价指标的权重值。

客观赋权方法具有客观性高、数据可靠性强的优点，是综合评价系统中常用的权重确定方法之一一、客观赋权方法的基本原理客观赋权方法的基本原理是通过分析评价指标之间的相互依赖关系，利用数据和统计的方法来确定权重值。

客观赋权方法通常包括因子分析、层次分析法、熵权法等多种方法，每种方法都根据不同的数据属性和实际情况，确定合适的权重计算公式。

二、客观赋权方法的常用技术1.因子分析：因子分析是一种通过观察多个指标的共同方差和协方差来确定潜在因素的方法。

因子分析可以将多个指标降维为更少的、更容易解释的因素，从而减少了权重计算的复杂性。

2.层次分析法：层次分析法是一种通过将复杂的决策问题层次化来进行权重确定的方法。

层次分析法首先将评价指标划分为若干层次，然后通过专家意见或数据分析，确定每个层次的权重，最后将各层次的权重合并得到最终权重。

3.熵权法：熵权法是一种根据信息熵的概念来进行权重确定的方法。

熵权法通过计算每个指标的信息熵，衡量指标的不确定性程度，然后根据不确定性程度确定各指标的权重。

三、客观赋权方法的应用案例客观赋权方法在实际应用中有着广泛的应用，下面以综合评价系统的权重确定为例，说明客观赋权方法的应用。

假设我们需要构建一套综合评价系统来评估公司的综合竞争力，我们选取了十个评价指标：销售额、利润率、市场份额、产品质量、客户满意度、员工稳定性、产品创新力、供应链能力、品牌知名度和市场潜力。

我们采用因子分析和层次分析法来确定各指标的权重。

首先，对十个指标进行因子分析，将这些指标降维为三个因素：财务因素、市场因素和内部因素。

然后，通过专家意见和数据分析，确定三个因素的权重为0.4、0.3和0.3接下来，再使用层次分析法，将每个因素再次划分为若干子指标，然后通过专家打分和数据分析，确定各子指标的权重。

赋权法

1.熵权法概述
• 熵原本是一热力学概念，它最先由申农 C. E.Shannon 引入信息论，称之为信息熵。现已在工程技术，社会经济等领域得到十分广泛的应用。
• 申农定义的信息熵是一个独立于热力学熵的概念，但具有热力学熵的基本性质(单值性、可加性和极值性)，并且具有更为广泛和普遍的意义，所以称为广义熵。它是熵概念和熵理论在非热力学领域泛化应用的一个基本概念。
（4）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。
1.1专家估测法
1.2 加权统计法
1.3 频数统计法
W=(0.275，0.5，0.075，0.185)
归一化处理得 W=(0.2657，0.4831，0.0725，0.1787)
二、变异系数法
变异系数法(Coefficient of variation method)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。

赋权方法

法（专家评分法或专家咨询法）：采取匿名的方式广泛征求专家的意见, 经过反复多次的信息交流和反馈修正, 使专家的意见逐步趋向一致, 最后根据专家的综合意见, 对评价对象做出评价的一种定量与定性相结合的预侧、评价方法。
步骤:
（1）编制专家咨询表。按评价内容的层次、评价指标的定义、必须的填表说明, 绘制咨询表格。（2）分轮咨询。根据咨询表对每位专家至少进行两轮反馈, 并针对反馈结果组织小组讨论, 确定调查内容的结构。经过有控制的2-4轮咨询后将每轮的专家意见汇总。（3）结果处理。应用常规的统计分析方法, 分析专家对该项目研究的关心程度( 回收率)、专家意见的集中程度、专家意见的协调程度等来筛选指标或描述指标的重要程度( 即权重值)。
XLL
二、客观赋权方法——熵值法
（2）计算指标信息熵值e和信息效用值d
m
ej K yij ln yij i 1
dj 1 ej
式中，K为常数。
某项指标的信息效用价值取决于该指标的信息熵ej与1之间的差值，它的值直接影响权重的大小，信息效用值越大，对评价的重要性就越大，权重也就越大。
层次分析法确定评价指标权重及Excel 计算——曹茂林
XLL
二、客观赋权方法
客观赋权法是利用数理统计的方法将各指标值经过分析处理后得出权数的一类方法。
根据数理依据，这类方法又分为变异系数法、主成分分析法、熵值法等。
这类方法根据样本指标值本身的特点来进行赋权，具有较好的规范性。但其容易受到样本数据的影响，不同的样本会根据同一方法得出不同的权数。
XLL
二、客观赋权方法——熵值法
（3）计算评价指标权重利用熵值法估算各指标的权重，其本质是利用该指标信息
的价值系数来计算，其价值系数越高，对评价的重要性就越大( 或称权重越大，对评价结果的贡献大)。

指标体系赋权方法

指标体系赋权方法
以下是 7 条关于“指标体系赋权方法”的内容：
1. 主观赋权法，这就像是你对一群小伙伴的喜爱程度进行打分一样，全凭你的感觉和判断呀！比如说在选班长的时候，大家根据自己对各个候选人的印象来给他们赋权。

主观赋权法就是这么直接，你的想法最重要！
2. 客观赋权法呢，好比是根据考试成绩来给学生排名，有实打实的数据作依据呢！就像公司根据员工的实际业绩表现来确定他们在指标体系中的权重一样，真实又客观，这才靠谱呀！
3. 层次分析法，哎呀呀，这就如同搭积木，一层一层的建起来，把复杂的问题逐步拆解，最后确定好赋权。

比如评选最佳城市，你会从各个方面进行分析、比较，最终得出权重，是不是很有意思？
4. 模糊综合评价法，哇塞，就好像在大雾天里判断事物，虽然有点模糊不清，但依然能得出个大概呀！像是对一款新菜品的综合评价，各种感觉混合在一起，也能给到赋权呢！
5. 主成分分析法，这简直就是从一堆杂乱的东西中找出最主要的那些呀！比如在众多的市场数据中找出最关键的影响因素来进行赋权，厉害吧？
6. 因子分析法，就像从一箱子玩具中找出相同类型的放在一起，然后根据这些类型来赋权。

比如说分析学生的学习情况，把相关的因素归为一类来考虑赋权呢！
7. 组合赋权法，嘿嘿，这相当于把各种方法都拿来融合一下呀！就好像做菜时，把不同的调料混合在一起，出来的味道更棒呢！比如在一个大项目中，综合运用几种赋权方法，那不是更全面、更准确吗！
我的观点结论就是：不同的指标体系赋权方法都有其独特之处和适用场景，我们要根据具体情况灵活选择和运用呀，这样才能让赋权更合理、更有效！。

oracle赋权方法

oracle赋权方法Oracle是一种关系型数据库管理系统，它提供了一种灵活且安全的赋权机制，可以控制用户对数据库对象的访问权限。

本文将介绍Oracle中常用的赋权方法。

1. 创建用户和角色：在Oracle中，可以使用CREATE USER语句创建用户，并使用CREATE ROLE语句创建角色。

用户可以拥有角色，而角色可以拥有权限。

创建用户和角色的语法如下：```CREATE USER username IDENTIFIED BY password; CREATE ROLE role;```2. 授权角色权限：可以使用GRANT语句将权限授予角色。

例如，将SELECT权限授予角色read_role：```GRANT SELECT ON table_name TO read_role;```3. 授权用户角色：可以使用GRANT语句将角色授予用户。

例如，将read_role角色授予用户username：```GRANT read_role TO username;```4. 授予用户直接权限：可以使用GRANT语句将权限直接授予用户。

例如，将SELECT权限直接授予用户username：```GRANT SELECT ON table_name TO username;```5. 撤销角色权限：可以使用REVOKE语句撤销角色的权限。

例如，撤销read_role角色的SELECT权限：```REVOKE SELECT ON table_name FROM read_role;```6. 撤销用户角色：可以使用REVOKE语句撤销用户的角色。

例如，撤销用户username的read_role角色：```REVOKE read_role FROM username;```7. 撤销用户直接权限：可以使用REVOKE语句撤销用户的直接权限。

例如，撤销用户username的SELECT权限：```REVOKE SELECT ON table_name FROM username;```8. 查看用户权限：可以使用SELECT语句查询用户拥有的权限。

指标体系构建的赋权方法

指标体系构建的赋权方法赋权方法在指标体系构建里可太重要啦。

咱先来说说主观赋权法吧。

主观赋权法呢，就像是一群好朋友坐在一起商量着给东西定重要性。

比如说专家打分法，这就好比找了一群特别厉害的学霸或者行业里的大佬，让他们根据自己的经验和知识，给每个指标打分。

这些专家就像超级英雄一样，凭借着自己多年的“功力”，给指标们排出个一二三来。

不过呢，这里面也有点小问题哦。

毕竟是人的主观判断嘛，可能会受到专家自己的偏好或者当时心情的影响。

就像你今天心情好，可能就会给某个东西多打几分一样呢。

还有层次分析法，这个方法就像是搭积木一样，把指标一层一层地分析。

它要先构建一个层次结构，然后比较各个指标的相对重要性。

这就需要我们做很多的两两比较，就像在给指标们开一场“谁更重要”的辩论赛。

但是这个方法有时候也会让人觉得有点头疼，因为要做的比较太多啦，就像你要在好多好多美味的蛋糕里选出最爱的那个，真的好难抉择呀。

再来说说客观赋权法。

像主成分分析法就很有趣。

它像是一个超级侦探，要从数据里找出隐藏的规律。

这个方法主要是根据数据的变异程度来确定权重的。

数据变动大的指标呢，就会被认为比较重要，就像在一群小伙伴里，那个总是有很多新花样的小伙伴会比较引人注目一样。

不过呢，这个方法对数据的要求比较高，如果数据有点小脾气，不太规范的话，那结果可能就会有点小偏差啦。

还有熵值法呢。

熵这个概念听起来就很神秘，其实简单理解就是一种混乱程度的度量。

熵值法就是根据指标的信息熵来确定权重的。

信息熵小的指标，就说明它包含的信息多，权重就会大一些。

这就好像在一个装满宝藏的箱子里，那些闪闪发光、特别稀有的宝藏肯定会更受重视啦。

这些赋权方法各有各的优缺点，在构建指标体系的时候，我们就像是厨师做菜一样，要根据实际的情况，选择合适的赋权方法，或者把几种方法混合起来用，这样才能做出一道“美味可口”的指标体系大餐呢。

指标赋权的方法

指标赋权的方法嘿，咱今儿就来唠唠指标赋权的方法！这玩意儿啊，就像是给各种指标分蛋糕一样，得公平合理地分好。

你想想看，要是指标赋权不合理，那得出的结果不就跟那歪了的大楼一样不靠谱嘛！比如说在评价一个人的时候，把外貌权重放得超级高，而忽略了内在品质和能力，那能行吗？这不是闹笑话嘛！常见的指标赋权方法有好几种呢。

有一种叫主观赋权法，这就好比是你根据自己的喜好和感觉来分蛋糕。

虽然有点主观吧，但有时候你的经验和直觉也能起大作用呢！就像你知道某个指标特别重要，那你就多给它分点权重呗。

还有一种叫客观赋权法，这可就比较科学啦！它不是凭感觉，而是根据数据和事实来决定权重。

就好像是用尺子去量蛋糕，量得准准的，再按比例分。

这多靠谱呀！咱再说说层次分析法，这就像是搭积木一样，一层一层地把指标的重要性给搭出来。

你得仔细考虑每个指标在不同层次里的地位，这可不能马虎！要是搭错了，那可就全乱套啦！德尔菲法也挺有意思，就像是找一群专家来开会讨论。

大家七嘴八舌地发表意见，最后综合出一个比较合理的赋权结果。

这就好比是大家一起商量怎么分蛋糕，人多力量大嘛！那这些方法怎么用呢？这可得根据具体情况来啦！要是面对的是一些比较主观的问题，那主观赋权法可能就比较合适；要是有大量的数据可以依靠，那客观赋权法不就派上用场了嘛。

你说指标赋权重要不？那当然重要啦！它就像是给一场比赛定规则，规则不好，那比赛能公平吗？能精彩吗？咱平时生活中也经常会用到指标赋权的概念呢。

比如说你要选一个工作，那工资、发展前景、工作环境等等，这些不都得考虑权重嘛。

你不能只看工资高就去了，万一工作环境超级差，压力超级大呢？那你能开心吗？所以啊，学会指标赋权的方法，真的能让咱在很多事情上做出更明智的选择。

别小看这小小的赋权，它可关系着大事情呢！咱可得认真对待，好好琢磨琢磨，找到最适合的方法，给那些指标分好蛋糕，让一切都顺顺利利的，不是吗？你说是不是这个理儿呀？。

赋权的方法(可编辑修改word版)

五种赋权法及其比较摘要:本文介绍了五种确定评估指标权重的方法及其比较。

权重是综合评价中的一个重要的指标体系，合理地分配权重是量化评估的关键,权重的构成是否合理，也直接影响到评估的科学性。

为了更好地选择确定权重的方法，我们给出了几种方法的详细计算过程,以便进行精确对比。

关键词:权重统计平均法变异系数法层次分析法德尔菲法排序法一、权重的概念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。

权重表示在评价过程中，是被评价对象的不同侧面的重要程度的定量分配，对各评价因子在总体评价中的作用进行区别对待。

事实上，没有重点的评价就不算是客观的评价，每个人员的性质和所处的层次不同，其工作的重点也肯定是不能一样的。

因此，相对工作所进行的业绩考评必须对不同内容对目标贡献的重要程度做出估计，即权重的确定。

二、3 种主要的确定权重的方法(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：第一步，确定专家。

一般选择本行业或本领域中既有实际工作经验、又有扎实的理论基础、并公平公正道德高尚的专家；第二步，专家初评。

将待定权数的指标提交给各位专家，并请专家在不受外界干扰的前提下独立的给出各项指标的权数值；第三步，回收专家意见。

将各位专家的数据收回，并计算各项指标的权数均值和标准差；第四步，分别计算各项指标权重的平均数。

如果第一轮的专家意见比较集中，并且均值的离差在控制的范围之内，即可以用均值确定指标权数。

如果第一轮专家的意见比较分散，可以把第一轮的计算结果反馈给专家，并请他们重新给出自己的意见，直至各项指标的权重与其均值的离差不超过预先给定的标准为止，即达到各位专家的意见基本一致，才能将各项指标的权数的均值作为相应指标的权数。

指标赋权方法

指标赋权方法指标赋权方法是指在评价体系中，为各个指标分配权重或分数，以反映其在评价对象中的重要性的方法。

指标赋权方法在评价体系中起到至关重要的作用，能够影响评价结果的准确性和可靠性。

本文将介绍指标赋权方法的定义、分类和应用。

一、指标赋权方法的定义指标赋权方法是评价体系中用于衡量指标重要性的方法。

在评价体系中，不同的指标对于评价对象的重要性是不同的，因此需要为每个指标分配一个权重或分数，以反映其在评价对象中的重要性。

指标赋权方法可以采用不同的方法，例如主观经验法、客观分析法和统计分析法等。

二、指标赋权方法的分类指标赋权方法可以分为以下几类：1. 主观经验法主观经验法是指根据专家的主观经验和判断，为指标分配权重或分数的方法。

这种方法通常适用于评价体系中难以量化的指标，例如品牌形象、企业文化等。

2. 客观分析法客观分析法是指根据指标与评价对象之间的关系，通过客观分析为指标分配权重或分数的方法。

这种方法通常适用于评价体系中可以量化的指标，例如销售额、利润等。

3. 统计分析法统计分析法是指根据指标的历史数据和统计分析结果，为指标分配权重或分数的方法。

这种方法通常适用于评价体系中具有时间序列数据的指标，例如股票价格、汇率等。

三、指标赋权方法的应用指标赋权方法在评价体系中具有广泛的应用，例如：1. 企业绩效评价企业绩效评价中，通常会使用指标赋权方法来衡量不同指标对于企业绩效的重要性。

例如，可以将销售额、利润、市场份额等指标分配不同的权重，以反映它们在企业绩效中的重要性。

2. 产品质量评价产品质量评价中，通常会使用指标赋权方法来衡量不同指标对于产品质量的重要性。

例如，可以将产品的可靠性、安全性、耐用性等指标分配不同的权重，以反映它们在产品质量中的重要性。

3. 市场营销策略评价市场营销策略评价中，通常会使用指标赋权方法来衡量不同指标对于市场营销策略的重要性。

例如，可以将市场份额、品牌知名度、客户满意度等指标分配不同的权重，以反映它们在市场营销策略中的重要性。

赋权方法

XLL
XLL
一、主观赋权方法——德尔菲法
德尔菲法（专家评分法或专家咨询法）：采取匿名的方式广泛征求专家的意见, 经过反复多次的信息交流和反馈修正, 使专家的意见逐步趋向一致, 最后根据专家的综合意见, 对评价对象做出评价的一种定量与定性相结合的预侧、评价方法。
步骤:
（1）编制专家咨询表。按评价内容的层次、评价指标的定义、必须的填表说明, 绘制咨询表格。（2）分轮咨询。根据咨询表对每位专家至少进行两轮反馈 , 并针对反馈结果组织小组讨论, 确定调查内容的结构。经过有控制的2-4轮咨询后将每轮的专家意见汇总。（3）结果处理。应用常规的统计分析方法 , 分析专家对该项目研究的关心程度 ( 回收率)、专家意见的集中程度、专家意见的协调程度等来筛选指标或描述指标的重要程度( 即权重值)。
XLL
一、主观赋权方法——AHP法
层次分析法（APH 法)步骤：（1）构造判断矩阵（2）权重及一致性检验的计算参考文献：层次分析法确定评价指标权重及Excel 计算——曹茂林
XLL
二、客观赋权方法
客观赋权法是利用数理统计的方法将各指标值经过分析处理后得出权数的一类方法。
根据数理依据，这类方法又分为变异系数法、主成分分析法、熵值法等。这类方法根据样本指标值本身的特点来进行赋权，具有较好的规范性。但其容易受到样本数据的影响，不同的样本会根据同一方法得出不同的权数。应用中，当样本各指标独立性很强时，可以选择采用变异系数法; 而对于样本指标相互之间具有复杂联系的时候，采用熵值法得出的权数较为理想; 而样本指标过多，计算量过大时，主成份法无疑是一个很好的选择，使用该方法可以在较好的保持结果的准确性的前提下，大幅减少工作量，因此该种方法被广泛采用。

初级社会工作者第四章考点-妇女赋权的方法

; 二、妇女赋权的方法：赋权是指使一个人感觉有一种自我控制的能力，尊重自己、充满自信，并且相信自己有能力改变现状的过程。

1、干预目标： P140~P141让妇女学会掌握生活空间，发展各种有利的动力，包括自我意识觉察(个人层次)、互助合作开拓资源与机会(人际层次)、摆脱或者改变受压迫的环境(环境层次)。

(1) 意识提升。

树立关于妇女状况、歧视以及权利和机会的意识，并且把它作为迈向两性平等的第一步。

一旦建立妇女的集体意识，就会产生群体身份认同和人多力量大的感觉。

(2) 增强能力、发展技能，尤其是计划、决策、组织、管理、开展活动以及与周围他人和机构打交道等方面的能力。

(3) 参与并扩展在家庭、社区和社会方面的支配和决策的力量。

(4) 行动。

采取具体的行为获得两性间的平等。

2、干预方法： (多选) P141~P142妇女赋权的主要方式包括：(1) 透明化。

将工作的过程透明化，破除辅导的神秘色彩。

(2) 鼓励和肯定。

通过鼓励和肯定慢慢增进妇女的自信和能力，提升妇女自身的价值感。

(3) 权力分析。

除了避免复制权力关系外，社会工作者还要与服务对象一起讨论两性之间的、家庭的以及日常生活中其他相关的权利关系，因为服务对象所带来的问题多与权利有关。

(4) 意识觉醒。

通过阅读、小组讨论、经验分享以及观看影片等方式观察和了解妇女的弱势社会地位，为进一步的改变建立必要的思想基础。

(5) 倡导政策改变。

借助集体行动，倡导政策改变。

重点案例： P141某服务机构，运用艺术作为认识社区和发动社区的主要方法，专门为农民工提供所需的服务。

他们为社区举办了各类艺术小组，如社区儿童音乐小组和绘画小组，社区成人音乐、舞蹈和戏剧小组等。

其中在妇女的戏剧小组活动中就采用了赋权的方法。

戏剧小组由打工的妇女们(社会工作者们称之为大姐)组成，她们渴望有些娱乐活动来增加她们的生活乐趣。

社会工作者经过社区调查了解到，一些妇女对戏剧和表演有兴趣，于是组建了戏剧兴趣小组。

最优组合赋权的操作方法

最优组合赋权的操作方法最优组合赋权是一种投资组合优化的方法，旨在找到能够最大化回报并最小化风险的投资组合权重。

通过赋予不同资产不同的权重，可以根据投资者的风险承受能力和预期回报来构建最优的投资组合。

在实施最优组合赋权之前，首先需要收集和分析资产的历史收益率数据，以便对各个资产的回报和风险进行量化评估。

然后，可以使用各种数学模型和优化算法来计算最优组合权重。

最常用的最优组合赋权方法是马科维茨均值-方差模型。

该模型通过计算投资组合的预期收益和方差，以及各个资产之间的协方差，来确定最优权重。

其基本思想是在给定预期收益率和风险下，选择最佳的权重组合。

具体来说，最优组合赋权的操作方法如下：1.确定投资目标：首先需要明确投资者的目标，包括预期回报和承受的风险水平。

投资目标的设定将直接影响最优组合的权重分配。

2.收集历史数据：收集各个资产的历史收益率数据。

这些数据将用于计算资产的均值和方差，以及不同资产之间的协方差。

3.计算期望收益：根据历史数据，计算每个资产的平均收益率。

这将作为马科维茨模型中的一项指标，用于确定最优组合中各个资产的权重。

4.计算协方差矩阵：根据历史数据，计算不同资产之间的协方差。

协方差矩阵可以反映资产之间的相关性，是计算风险的重要指标。

5.确定风险偏好系数：投资者的风险承受能力将对最优组合的权重分配产生重要影响。

通过确定一个风险偏好系数，可以在最优组合中平衡风险和回报。

6.建立投资组合优化模型：利用以上数据，建立投资组合优化模型，例如马科维茨均值-方差模型。

该模型的目标是最大化投资组合的预期收益，同时限制投资组合的风险不超过投资者的风险承受能力。

7.求解最优组合：利用数学优化方法，求解上述模型，以确定最优的投资组合权重。

最常用的方法是求解马科维茨模型的有效前沿，即边界上的最优组合。

8.进行结果分析和调整：一旦求解得到最优组合权重，需要对结果进行分析和调整。

可以对结果进行敏感性分析，了解组合权重的变动对投资回报和风险的影响。

动态评价问题的赋权方法

动态评价问题的赋权方法
1. 嘿，你知道吗，有一种赋权方法叫层次分析法呀！就像给不同的问题分个轻重缓急的等级，比如说选班长的时候，学习成绩、组织能力、责任心等方面，我们可以根据重要程度给它们赋不同的权值嘛！这是不是很有用？
2. 专家打分法也不错哦！找那些懂行的人来评价，就好比审判案子找经验丰富的法官一样。

比如评价一部电影好不好，找一些影评专家来打分赋权，这样得出的结果不是更靠谱吗？
3. 还有主成分分析法呢！把一堆复杂的问题简化成几个主要的成分，就好像把乱七八糟的房间整理出几个重要区域。

像是分析学生的综合表现，提取出几个关键指标来赋权，是不是很妙？
4. 因子分析法也很厉害呀！能把相关的问题归到一起形成因子，就如同把相似的玩具放在同一个箱子里。

比如说分析一个公司的绩效，找出几个主要的影响因子来赋权，多清晰！
5. 模糊综合评价法也值得一提呢！有些问题本来就不那么明确，用这种方法就合适啦，好比说评价一个人的性格好坏，哪有那么绝对呀！通过模糊综合评价来赋权，多准确！
6. 数据包络分析也很有趣呀！可以比较不同的对象效率如何，就像比赛谁跑得更快一样。

比如比较不同车间的生产效率，通过这个方法赋权，一目了然啊！
7. 灰色关联分析法也不能忘啊！它能找出因素之间的关联程度，就好像寻找朋友之间的默契一样。

例如在分析市场趋势时，找出各种因素和结果的关联，来合理赋权，多明智！
8. 人工神经网络法也超厉害的！它可以模仿大脑的运作来分析问题和赋权，就好像给机器装上了智慧的大脑。

比如预测股票走势，用这种方法赋权进行分析，是不是很牛？
我觉得呀，这些动态评价问题的赋权方法都各有其特点和用处，我们得根据具体情况灵活选用，才能得出最准确和最有用的结果呀！。

指标权重赋权方法

指标权重赋权方法
1. 主观赋权法，这就像是你自己凭感觉去决定哪个更重要，举个例子，你要选一辆车，外观对你来说超级重要，那你可能就会给外观的权重分很高啊！这多直接，根据自己的感受来。

2. 客观赋权法，哎呀，这就像让数据自己说话一样！比如说选举班干部，根据大家投票的票数来确定权重，这就是让事实来做主嘛。

3. 德尔菲法，这有点像一群专家在一起讨论，然后达成一致呀！像公司要推出一个新产品，找一群行家来出谋划策，大家一起决定各项指标的权重，多厉害！
4. 层次分析法，就好像盖房子，一层一层地分析呀！比如你要去旅游选目的地，先从大的方面比如距离、景色等分析，再逐步细化，不就能清楚地知道该给各个因素多少权重了吗？
5. 模糊综合评价法，这就好比雾里看花，但咱也能搞清楚大概呀！比如评价一个人的厨艺，可能很多因素不太明确，但咱综合起来也能有个大概的判断，给相应权重。

6. 主成分分析法，就像把复杂的东西简化提炼一样！好比你整理房间，把一些类似的东西归到一起形成主要的部分，然后确定它们的权重，简单明了。

7. 组合赋权法，这可不得了，是把各种方法组合起来用呀！就像炒菜，各种调料都来点，味道肯定更棒嘛！比如评估一个项目，用几种方法一起，那得出的权重肯定更靠谱啦！
结论：每种指标权重赋权方法都有其特点和适用场景，我们要根据实际情况选择合适的方法来达到准确赋权的目的。

妇女赋权的方法

妇女赋权的方法
妇女赋权是指通过各种手段使妇女在社会、政治、经济和文化等方面拥有平等的权利，并且能够参与到社会的各个领域中去。

以下是一些妇女赋权的方法：
1. 法律保障：制定并强制执行反性别歧视法律，禁止任何形式的歧视和暴力行为。

2. 教育普及：提高女性的受教育程度，让她们掌握知识和技能，增强自己的社会地位和竞争力。

3. 媒体宣传：通过电视、广播、报纸、杂志等媒体宣传平等、尊重和包容的价值观，鼓励女性主动参与社会活动。

4. 社会支持：建立以妇女为中心的组织，为她们提供各种帮助和支持，让她们更好地融入社会。

5. 政治参与：推广并鼓励女性参与政治和公共事务，如选举、立法、政策制定等。

6. 经济独立：鼓励女性积极就业，提高自身经济独立能力，减少对男性的依赖。

7. 男女平等意识：培养男女平等的意识和价值观，在家庭和社会中消除性别歧视和偏见。

总之，妇女赋权需要全社会的共同努力，通过法律保障、教育普及、媒体宣传、社会支持、政治参与、经济独立和男女平等意识等多种手段来实现。

只有当女性在各个领域都能够享受到平等的权利和机会，才能真正实现妇女赋权的目标。

主观赋权法、客观赋权法和组合赋权法

主观赋权法、客观赋权法和组合赋权法主观赋权法、客观赋权法和组合赋权法，是在决策过程中常用的权重赋值方法。

它们可以帮助决策者科学合理地评估和选择各个因素的重要程度，从而做出更准确的决策。

主观赋权法是指决策者根据自己的主观认识和经验，对各个因素进行权重赋值。

决策者通过综合考虑各个因素的重要性，结合自己的判断和主观感觉，给予每个因素一个相对权重。

这种方法简单直观，适用于那些难以量化的因素。

然而，由于主观赋权受到决策者个人认知和偏好的影响，容易出现主观偏差，导致决策结果不够客观准确。

客观赋权法是指根据实际数据和信息，通过一定的数学模型和计算方法，对各个因素进行权重赋值。

决策者通过收集和分析相关数据，运用统计学、数理逻辑等方法，计算出每个因素的权重。

这种方法具有客观性和科学性，可以减少主观偏差，提高决策的精确度。

但客观赋权法需要依赖大量的数据和计算方法，操作相对繁琐，对数据质量要求较高。

组合赋权法是主观赋权法和客观赋权法的综合应用。

在这种方法中，主观赋权法和客观赋权法相结合，互相补充。

决策者首先利用主观赋权法给予各个因素初步权重，然后再根据客观数据进行修正和调整。

这样可以充分发挥专家经验和实际数据的优势，提高决策的科学性和准确性。

总之，主观赋权法、客观赋权法和组合赋权法是决策过程中常用的权重赋值方法。

在实际应用中，决策者可以根据具体情况选择合适的方法，结合自己的经验和实际数据，进行权重赋值，以便更好地进行决策。

同时，为了提高决策的质量，决策者还应注意消除主观偏差，合理利用各种信息和方法，全面客观地评估和选择各个因素的重要程度。

这样才能做出真正科学合理的决策。

主观赋权法、客观赋权法和组合赋权法

主观赋权法、客观赋权法和组合赋权法在决策过程中，为了能够更好地评估各种因素的重要性，人们提出了不同的赋权方法。

主观赋权法、客观赋权法和组合赋权法是其中常用的三种方法。

主观赋权法是指根据决策者的主观意愿和知识来确定因素的权重。

决策者通过个人经验、专业知识和直觉等对各因素进行权重的主观估计。

这种方法的优点是考虑到了决策者的个人特点，可以更好地反映决策者的意愿。

然而，由于主观估计受到主观因素的限制，容易出现主观偏差。

因此，在使用主观赋权法时需要决策者具备一定的专业知识和经验，以保证评估结果的准确性。

客观赋权法是指通过运用数理统计方法对各因素进行分析和评估，从而确定因素的权重。

常用的客观赋权法包括层次分析法、熵权法、模糊综合评价等。

这些方法通过建立评价指标体系、构建数学模型，利用数据分析和计算来确定因素权重，具有科学性和客观性。

客观赋权法的优点是能够排除主观因素的干扰，减少主观偏差，提高决策的可靠性和稳定性。

然而，客观赋权法在应用过程中需要大量的数据支持，且对决策者的计算能力和专业知识要求较高。

组合赋权法是主观赋权法和客观赋权法的综合应用。

这种方法主要是将主观和客观的结果进行综合，得到最终的权重分配。

常用的组合赋权法包括模糊综合评价、灰色关联分析等。

组合赋权法的优点是能够充分考虑决策者的主观意愿和专业知识，同时又能够利用统计数据和计算方法进行客观分析，综合考虑各种因素的权重，从而得出更为全面和准确的结果。

然而，组合赋权法在实际应用中需要选择合适的组合方法，并确保各部分权重的合理性。

综上所述，主观赋权法、客观赋权法和组合赋权法是三种常用的赋权方法。

在实际决策中，根据不同的决策目标和条件，选择合适的赋权方法可以帮助决策者更好地评估各种因素的权重，从而做出更明智和科学的决策。

需要注意的是，无论采用哪种方法，决策者都应该进行充分的思考和分析，确保评估结果的准确性和可靠性。