8权重系数的确定方法汇总

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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、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。

b. 请被征询者按要求打分。

c. 搜集所有调查表格并进行统计,给出综合后的权重。

2 •列表划勾法:该方法如图7-2所示。

事先给出权值,制成表格。

由被调查者在认为合适的对应空格中打勾。

对应每一评价因子,打勾1~2个,打2个勾表示程度范围。

这样就完成一个样本的调查结果。

在样本调查的基础上,除采用一般的求-丫个样本的均值作为综合结果外,还可采用如下方法:图7-2列表划勾法示意图备择程度因子序号W123m-1mV I0.2V V0.4V V V0.6V V0.8V1.0a. 频数截取法频数截取法的主要步骤如下:第一步:列中值频率分布表,见表7-2。

权重系数的确定方法

权重系数的确定方法

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。

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。

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。

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。

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(11211∑∑∑====kj 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isi 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 ,{}ij k j i a m ≤≤=1min . 第二步;适当选取整数p,利用公式pm M i i -计算出权重分为p 组的组距,并将权重从小到大分 为p 组.第三步:计算出落在每组内权重的频数和频率.第四步:根据频数和频率的分布请况,取最大频率所在分组的组中值为因素i u 的权重i a (i=1,2,...,n ),从而得权重A=(n a a a ,...,,21).1.4因子分析权重法根据数理统计中因子分析方法,对每个指标计算共性因子的累积贡献率来定权。

8权重系数的确定方法

8权重系数的确定方法

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。
二、序关系分析法 1、方法及步骤 1)确定序关系
定义1 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 。
x 若评价指标 i
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
* 2
* m
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
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。
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。

绩效指标权重设定方法介绍

绩效指标权重设定方法介绍

绩效指标权重设定方法介绍绩效指标的权重是对于各项指标重要程度的权衡和评价,权重的大小反映了企业各项工作的重点、难度以及在资源精力投入上的差别。

不同的权重往往导致不同的评估结果,因此,权重确定是考核指标体系设计中异常关键的一个环节,对于能否准确、客观地反映部门或者员工的实际绩效起着至关重要的作用。

权重体系是因指标体系而变的,先有指标体系,后才有相应的权重体系.指标权重的选择,实际也是对考核指标进行排序的过程。

常用的指标权重设定方法有:主观经验法、层次分析法、权值因子法1、主观经验法是一种主要依靠历史数据和专家直观判断确定权重的简单方法。

这种方法需要企业有比较完整的评估记录和相应的评估结果,它是管理者根据自己的经验对各项评价指标重要程度的认识,或者从引导意图出发对各项评价指标的权重进行分配,也可以是集体讨论的结果。

此法的优点在于决策效率高、成本低、容易为人所接受,适合专家治理型与规模比较小的企业;缺点是获得数据的信度和效度不高,而且有一定的片面性,对管理者的要求很高。

2、层次分析法将绩效指标分解成多个层次,通过两两比较下层元素对于上层元素的相对重要性,将人为的主观判断用数量形式表达和处理以求得绩效指标的权重。

运用用层次分析法最大的优点是实现了定量与定性相结合,精度高,能准确地确定绩效指标的权重,因而使绩效指标间相对重要性得到合理体现,为公正、科学地进行绩效评估奠定了基础。

但此法操作稍显复杂。

层次分析法示例:某公司财务部有10个考核指标,10个考核指标如下表所示,分别为:A-财务预算编制;B—成本费用控制;C—资金管理;D—资产管理;E—产品价格制定;F —财务分析报告;G-会计凭证档案;H—内部审计;I—部门费用控制;J-部门协调步骤如下:步骤二:各指标两两对比评价量化根据以下原则,对各指标进行两两对比评价量化:评判量化等级表步骤三:根据以上各指标的综合指数与综合排序,运用两两比较的方法,建立评价表。

权重系数的确定

权重系数的确定
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。
根据排序后的可达矩阵(图2),按照层级递阶
结构关系,建立博士学位论文评价系统的解释结构
模型图(图3),模型图直观地反映了要素间逐级有
向的主要影响关系。
图3博士学位论文评价系统的解释结构模型图
三、博士学位论文评价要素的层级关系分析
博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
(二)要素间层级关系的划分
解释结构模型法是通过要素的关系矩阵生成可达矩阵,即表示从一个要素到另一个要素是否存在连接的路径,来划分各要素间的层级关系。根据图1的关系矩阵R,求R与单位矩阵I的和(R+I),对某一整数n构造矩阵(R+I)的幂运算,直至下式成立为止:
则矩阵 称为可达矩阵。可达矩阵M的元素Mij为“1”代表要素xi到xj间存在可到达的路径,即可达矩阵表征了要素间的直接、间接的关系。通过Matlab计算,可得本系统的可达矩阵M=(R+I)5。再按可达矩阵中元素为“1”的数量多少,由少到多将要素依次重新排序,得出各要素间的层级递阶矩阵,如图2所示。
(一)确定各评价要素间的相互影响关系
根据基本假设和论文评价的实际情况,我们首先清理各评价要素间的相互影响关系,在按照解释结构模型法的原理,建立个评价要素的关系矩阵R,即R位8阶方阵,如图1所示

(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: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。

权重系数的计算公式 e

权重系数的计算公式 e

权重系数的计算公式 e权重系数的计算公式。

在统计学和数据分析中,权重系数是一个非常重要的概念。

它用于衡量不同变量在整体中的重要性,并且可以帮助我们更好地理解数据的分布和趋势。

权重系数的计算公式是一个关键的数学工具,它可以帮助我们准确地计算出每个变量的权重,并且可以用来进行各种复杂的分析和预测。

权重系数的计算公式可以根据具体的情况和需求来进行调整,但是通常来说,它是根据变量的重要性和影响程度来确定的。

在大多数情况下,权重系数是根据变量的相关性和影响程度来确定的,这意味着与整体趋势和结果相关性更高的变量将被赋予更高的权重,而与整体趋势和结果相关性较低的变量将被赋予较低的权重。

权重系数的计算公式通常包括几个步骤。

首先,我们需要确定每个变量的相关性和影响程度,这可以通过统计分析和数据挖掘来进行。

然后,我们需要确定每个变量的权重,这可以通过一些数学模型和算法来进行。

最后,我们需要将这些权重系数应用到实际数据中,以便进行各种复杂的分析和预测。

在实际应用中,权重系数的计算公式可以有多种形式。

其中一种常见的方法是使用线性回归模型来确定每个变量的权重系数。

在这种方法中,我们首先需要建立一个线性回归模型,然后通过模型的系数来确定每个变量的权重。

另一种常见的方法是使用主成分分析来确定每个变量的权重系数。

在这种方法中,我们首先需要进行主成分分析,然后通过主成分的贡献率来确定每个变量的权重。

除了这些常见的方法之外,还有许多其他的方法可以用来计算权重系数。

例如,我们可以使用逻辑回归模型、决策树模型、支持向量机模型等来确定每个变量的权重系数。

这些方法各有优劣,可以根据具体的情况和需求来选择合适的方法。

在实际应用中,权重系数的计算公式可以帮助我们进行各种复杂的分析和预测。

例如,我们可以使用权重系数来确定市场需求的变化趋势,从而制定合理的市场营销策略。

我们还可以使用权重系数来确定产品质量的变化趋势,从而改进产品质量管理体系。

此外,我们还可以使用权重系数来确定客户满意度的变化趋势,从而改善客户服务质量。

权重系数的确定方法

权重系数的确定方法
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。
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。
“权数”一词最早出现于《管子轻重· 山权数 篇》。
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。
《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”。
二、序关系分析法 1、方法及步骤 1)确定序关系
定义1 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 。

权重的确定方法大全

权重的确定方法大全

权重的确定方法大全A.权重简介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。

确定权重的方法较多,这里介绍统计平均法、变异系数法和层次分析法,这些也是实际工作种常用的方法。

B.确定权重的原则一、系统优化原则在评价指标体系中,每个指标对系统都由它的作用和贡献,对系统而言都有它的重要性。

所以,在确定它们的权重时,不能只从单个指标出发,而是要处理好各评价指标之间的关系,合理分配它们的权重。

应当遵循系统优化原则,把整体最优化作为出发点和追求的目标。

最简单的权重计算方法

最简单的权重计算方法

最简单的权重计算方法在我们的日常生活和工作中,经常会遇到需要对不同的因素进行权衡和比较的情况。

比如在评估一个学生的综合成绩时,要考虑各科成绩的重要性;在选择一家供应商时,要综合考虑价格、质量、交货期等因素。

这时候,就需要用到权重计算方法,来确定各个因素在整体中的相对重要程度。

权重计算方法听起来似乎很复杂,但其实也有一些简单易懂的方式。

下面我就来给大家介绍几种常见且易于理解和操作的权重计算方法。

一、主观赋权法主观赋权法是根据个人的经验、知识和判断来确定权重的方法。

这种方法相对简单直接,但也比较主观,容易受到个人偏好和认知的影响。

1、直接评分法直接评分法是最直观的主观赋权方法之一。

假设我们要评估一个产品的质量、价格和服务三个方面的重要性。

我们可以给每个方面从 1到 10 进行打分,分数越高表示越重要。

比如,认为质量最重要,给 8 分;价格其次重要,给 6 分;服务相对较不重要,给 4 分。

然后将这些分数相加,得到总分 18 分。

接下来,计算每个方面的权重,质量的权重就是8÷18 ≈ 044,价格的权重是6÷18 ≈ 033,服务的权重是4÷18 ≈ 022。

2、两两比较法两两比较法是通过对各个因素进行两两对比来确定权重。

还是以产品的质量、价格和服务为例,我们将质量和价格进行比较,如果认为质量比价格更重要,就给质量记 1 分,价格记 0 分;然后再比较质量和服务,如果质量更重要,质量再记 1 分,服务记 0 分;接着比较价格和服务,以此类推。

最后统计每个因素的得分,得分越高,权重越大。

假设质量得 2 分,价格得 1 分,服务得 0 分,那么质量的权重就是 2÷(2 + 1 + 0) =2÷3 ≈ 067,价格的权重是1÷3 ≈ 033,服务的权重是 0÷3 = 0。

二、客观赋权法客观赋权法是基于数据本身的特征来确定权重,相对更加客观和科学。

权重的确定方法

权重的确定方法

权重的确定方法篇一:权重的确定方法权重的确定方法综合评价指标体系内部各元素间存在质和量的联系。

由指标体系的结构模型(如层次模型),我们已经确定了指标体系质的方面的联系,那么权重则反映各系统各元素之间量的方面联系纽带,它对于系统综合评价具有重要的意义。

无论是在模糊综合评价,还是层次分析、灰色系统评价无一例外的用到了评价指标的权重。

权重的概念韦氏大词典中对权重(weight)的解释为:“在所考虑的群体或系列中,赋予某一项目的相对值”;“在某一频率分布中,某一项目的频率”;“表示某一项目相对重要性所赋予的一个数”。

从中我们可以得出两点结论:(1)权重是表示因素重要性的相对数值。

(2)权重是通过概率统计得出的频率分布中的频率。

由此可以看出权重具有随机性与模糊性,它是一个模糊随机量。

在综合评价中权重可以定义为元素对于整体贡献的相对重要程度,即元素能够反映总体的程度。

权重的确定方法对实际问题选定被综合的指标后,确定各指标的权的值的方法有很多种。

有些方法是利用专家或个人的知识和经验,所以有时称为主观赋权法。

但这些专家的判断本身也是从长期实际中来的,不是随意设想的,应该说有客观的基础;有些方法是从指标的统计性质来考虑,它是由调查所得的数据决定,不需征求专家们的意见,所以有时称为客观赋权法。

在这些方法中,德尔菲(Delphi)方法是被经常被采用的,其它方法就相对来说用得不多,这里列举几个在下面,以供比较。

1.德尔菲法德尔菲法又称为专家法,其特点在于集中专家的知识和经验,确定各指标的权重,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:(1)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,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,并需征得专家本人的同意。

(2)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,请他们独立的给出各指标的权数值。

权重的确定方法汇总

权重的确定方法汇总

一、指标权重的确定1.综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。

主观赋权法是根据决策者(专家)主观上对各属性的重视程度来确定属性权重的方法,其原始数据由专家根据经验主观判断而得到。

常用的主观赋权法有专家调查法(Delphi法)、层次分析法(AHP )[106-108]、二项系数法、环比评分法、最小平方法等。

本文选用的是利用人的经验知识的有序二元比较量化法。

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。

鉴于主观赋权法的各种不足之处,人们又提出了客观赋权法,其原始数据由各属性在决策方案中的实际数据形成,其基本思想是:属性权重应当是各属性在属性集中的变异程度和对其它属性的影响程度的度量,赋权的原始信息应当直接来源于客观环境,处理信息的过程应当是深入探讨各属性间的相互联系及影响,再根据各属性的联系程度或各属性所提供的信息量大小来决定属性权重。

如果某属性对所有决策方案而言均无差异(即各决策方案的该属性值相同),则该属性对方案的鉴别及排序不起作用,其权重应为0;若某属性对所有决策方案的属性值有较大差异,这样的属性对方案的鉴别及排序将起重要作用,应给予较大权重.总之,各属性权重的大小应根据该属性下各方案属性值差异的大小来确定,差异越大,则该属性的权重越大,反之则越小。

常用的客观赋权法[109-110]有:主成份分析法、熵值法[111-112]、离差及均方差法、多目标规划法等。

其中熵值法用得较多,这种赋权法所使用的数据是决策矩阵,所确定的属性权重反映了属性值的离散程度。

客观赋权法主要是根据原始数据之间的关系来确定权重,因此权重的客观性强,且不增加决策者的负担,方法具有较强的数学理论依据。

权重确定方法归纳.docx

权重确定方法归纳.docx

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。

由于评价指标体系中的各项指标的量纲不同,不宜直接比较其差别程度。

为了消除各项评价指标的量纲不同的影响,需要用各项指标的变异系数来衡量各项指标取值的差异程度。

权重系数的确定方法

权重系数的确定方法

• 《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。
• 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
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 个被评价对象中
n ,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。
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。
• 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?
• 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
• 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

权重计算公式与8种确定权重的方法

权重计算公式与8种确定权重的方法

权重计算公式与8种确定权重的方法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。

比如有14个分析项,该14项可以浓缩成4个方面(也称因子或主成分),此时该4个方面分别的权重是多少呢?此即为因子分析或主成分法计算权重的原理,它利用信息量提取的原理,将14项浓缩成4个方面(因子或主成分),每个因子或主成分提取出的信息量(方差解释率)即可用于计算权重。

接下来以SPSSAU为例讲解具体使用因子分析法计算权重。

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难以用定量方法解决的课题。 (二)层次分析法原理
层次分析法根据问题的性质和要达到的总目标,将问题分解为不同的组成 因素,并按照因素间的相互关联影响以及隶属关系将因素按不同层次聚集组合, 形成一个多层次的分析结构模型,从而最终使问题归结为最低层(供决策的方案、 措施等)相对于最高层(总目标)的相对重要权值的确定或相对优劣次序的排定。
, a ji
1 aij
, aii
1, (i,
j
1,2,, n)Байду номын сангаас
因此,又称判断矩阵为正互反矩阵.
比例标度的确定: aij 取 1-9 的 9 个等级, a ji 取 aij 的倒数,1-9 标度确定如 下:
aij = 1,元素 i 与元素 j 对上一层次因素的重要性相同;
aij = 3,元素 i 比元素 j 略重要;
第 k 层上 nk 个元素对上一层( k 1 层)上第 j 个元素的权重向量为
3.1 相对权重向量确定
(1)和积法 取判断矩阵 n 个列向量归一化后的算术平均值,近似作为权重,即
wi
1 n
n j 1
aij
n
(i 1,2,, n)
akj
k 1
类似地,也可以对按行求和所得向量作归一化,得到相应的权重向量。
(2)求根法(几何平均法)
将 A 的各列(或行)向量求几何平均后归一化,可以近似作为权重,即
2. 构造判断(成对比较)矩阵 构造比较矩阵主要是通过比较同一层次上的各因素对上一层相关因素的影 响作用.而不是把所有因素放在一起比较,即将同一层的各因素进行两两对比。 比较时采用相对尺度标准度量,尽可能地避免不同性质的因素之间相互比较的 困难。同时,要尽量依据实际问题具体情况,减少由于决策人主观因素对结果 造成的影响。 设要比较 n 个因素 C1,C2 ,,Cn 对上一层(如目标层) O 的影响程度,即要
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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。”
《史记· 平淮书》:“齐桓公用管仲之谋,通轻重 之权。”终于使齐国成为春秋时期的第一 强国。因而管仲的治国思想得到广泛流传 并被后人汇记成《管子轻重》一书,这是一 部专门讨论财政经济问题的论著。
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。
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。
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。
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。
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。
“权数”一词最早出现于《管子轻重· 山权数 篇》。
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。
《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”。
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, n 它取值的变化程度却非常大,那么,对这 个被评价对象来说,该指标在评价过程中, 对评价结果的影响是非常大的。
nቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
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。
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。
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。
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。
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