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综合评价 | 基于熵权-变异系数-CRITIC组合法的综合评价模型(Matlab)



目录

  • 效果一览
  • 基本介绍
  • 程序设计
  • 参考资料


效果一览

综合评价 | 基于熵权-变异系数-CRITIC组合法的综合评价模型(Matlab)_变异系数


综合评价 | 基于熵权-变异系数-CRITIC组合法的综合评价模型(Matlab)_matlab_02

综合评价 | 基于熵权-变异系数-CRITIC组合法的综合评价模型(Matlab)_matlab_03

基本介绍

综合评价 | 基于熵权-变异系数-CRITIC组合法的综合评价模型(Matlab)

根据信息熵的定义,对于某项指标,可以用熵值来判断某个指标的离散程度,其信息熵值越小,指标的离散程度越大, 该指标对综合评价的影响(即权重)就越大,如果某项指标的值全部相等,则该指标在综合评价中不起作用。因此,可利用信息熵这个工具,计算出各个指标的权重,为多指标综合评价提供依据。
变异系数只在平均值不为零时有定义,而且一般适用于平均值大于零的情况。变异系数也被称为标准离差率或单位风险。变异系数只对由比率标量计算出来的数值有意义。
CRITIC权重法是一种客观的权重确定方法,它考虑了评价指标之间的相关性。这种方法的名称来源于“Criteria Importance Through Intercriteria Correlation”,即通过指标间的相关性确定指标重要性。CRITIC权重法认为,如果两个指标高度相关,它们在评价体系中的重要性可能会相互抵消。

程序设计

  • 完整程序和数据获取方式:私信博主回复基于熵权-变异系数-CRITIC组合法的综合评价模型(Matlab)

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