权重系数的确定方法共45页

•确定权重的方法及原则•确定权重的原则•权值因子推断表法•专家直观判定法•层次分析法•排序法权重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，是被评价对象的不一致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，每个人员的性质与所处的层次不一致，其工作的重点也确信是不能一样的。

因此，相对工作所进行的业绩考评务必对不一致内容对目标奉献的重要程度做出估计，即权重的确定。

总之，权重是要从若干评价指标中分出轻重来，一组评价指标体系相对应的权重构成了权重体系。

一组权重体系{Vi|I=1，2，…n}，务必满足下述两个条件：（1）0<Vi≤1;i=1，2，…，n。

（2）其中n是权重指标的个数一级指标与二级指标权重的确定：设某一评价的一级指标体系为{wi | i=1，2，…，n}，其对应的权重体系为{vi | i=1，2，…，n}则有：（1）1<Vi≤1;i=1，2，…，n（2）假如该评价的二级指标体系为{Wij | i=1，2，…，n，j=1，2，…，m}，则其对应的权重体系{Vij | i=1，2，…，n，j=1，2，…，m}应满足：（1）0<Vij≤1（2）（3）关于三级指标、四级指标能够以此类推。

权重体系是相对指标体系来确立的。

首先务必有指标体系，然后才有相应的权重体系。

指标权重的选择，实际也是对系统评价指标进行排序的过程，而且，权重值的构成应符合以上的条件。

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与奉献，对系统而言都有它的重要性。

因此，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与追求的目标。

在这个原则指导下，对评价指标体系中各项评价指标进行分析对比，权衡它们各自对整体的作用与效果，然后对它们的相对重要性做出推断。

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。

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。

权重系数计算公式在统计学和数据分析中，权重系数计算公式是一种常用的方法，用于确定不同变量在整体中的重要性和影响力。

权重系数计算公式可以帮助研究人员更好地理解数据，找出其中的规律和趋势，从而做出更准确的预测和决策。

权重系数计算公式的基本原理是根据各个变量的重要性和影响力，赋予它们不同的权重，然后将这些权重相加得到一个综合的指标。

这个综合指标可以帮助研究人员更好地理解数据，找出其中的规律和趋势，从而做出更准确的预测和决策。

权重系数计算公式的具体形式可以根据具体的问题和数据而定，但是一般来说，它可以表示为以下形式：W = (w1 x1 + w2 x2 + ... + wn xn) / (w1 + w2 + ... + wn)。

其中，W表示综合指标，w1、w2、...、wn表示各个变量的权重，x1、x2、...、xn表示各个变量的取值。

通过这个公式，我们可以计算出每个变量在整体中的重要性和影响力，从而更好地理解数据。

在实际应用中，权重系数计算公式可以用于各种不同的问题和场景。

例如，在市场营销中，可以使用权重系数计算公式来确定不同营销渠道的效果和影响力，从而更好地分配营销预算。

在企业管理中，可以使用权重系数计算公式来评估员工的绩效和贡献，从而更公平地进行薪酬和晋升。

在金融领域，可以使用权重系数计算公式来评估不同投资组合的风险和收益，从而更好地进行资产配置。

除了以上的应用场景，权重系数计算公式还可以用于各种其他问题和领域。

无论是在科学研究、政府决策还是日常生活中，权重系数计算公式都可以帮助我们更好地理解数据，找出其中的规律和趋势，从而做出更准确的预测和决策。

在使用权重系数计算公式时，需要注意一些问题。

首先，需要确定各个变量的权重，这通常需要依靠专业知识和经验来确定。

其次，需要选择合适的权重系数计算公式，以确保能够准确地反映问题的本质。

最后，需要对计算结果进行合理的解释和分析，以确保能够得出正确的结论和决策。

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。

第四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。

比如对30个地区的经济发展情况的8项指标作主成分分析，主成分分析法可以将8个指标浓缩为几个综合指标（主成分），用这些指标（主成分）反映原来指标的信息，同时利用方差解释率得出各个主成分的权重。

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、指数加权法和成效系数法等。

客观赋权评价法那么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，能够到达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。

此方法的根本做法是：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开展状况时，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开展水平，还能反映一个国家的现代化程度。

如果各个国家的人均GNP没有多大的差异，那么这个指标用来衡量现代化程度、经济开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，不宜直接比拟其差异程度。

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。

权重系数计算公式在许多领域中，权重系数计算公式都是非常重要的工具。

权重系数计算公式可以用来确定不同因素对某一结果的影响程度，或者用来对不同因素进行加权平均。

在金融、统计学、市场营销等领域，权重系数计算公式都有着广泛的应用。

权重系数计算公式的一般形式可以表示为：\[ W = \frac{w_1x_1 + w_2x_2 + ... + w_nx_n}{w_1 + w_2 + ... + w_n} \]其中，\( W \) 表示加权平均的结果，\( w_1, w_2, ..., w_n \) 表示各个因素的权重系数，\( x_1, x_2, ..., x_n \) 表示各个因素的取值。

在实际应用中，权重系数计算公式可以根据具体的情况进行调整。

例如，在市场营销中，可以根据不同产品的销售量、利润率、市场份额等因素来确定各个因素的权重系数；在金融领域中，可以根据不同投资标的的风险、回报率、流动性等因素来确定各个因素的权重系数。

在进行权重系数计算时，需要注意以下几点：1. 确定权重系数，在确定权重系数时，需要根据具体情况来确定各个因素的重要程度。

通常情况下，可以根据专家意见、历史数据、市场调研等来确定权重系数。

2. 数据准备，在进行权重系数计算之前，需要对各个因素的数据进行准备。

这包括收集数据、清洗数据、归一化处理等。

3. 计算加权平均，根据权重系数计算公式，可以计算出加权平均的结果。

这个结果可以帮助决策者更好地理解各个因素对最终结果的影响程度。

4. 结果分析，在得到加权平均的结果之后，需要对结果进行分析。

这包括比较不同因素的影响程度、寻找影响结果的主要因素等。

权重系数计算公式在实际应用中有着广泛的应用。

下面将分别介绍在金融、统计学和市场营销领域中的应用案例。

在金融领域中，权重系数计算公式可以用来确定投资标的的风险和回报率。

例如，一个投资组合包括股票、债券和货币市场基金，投资者可以根据各个投资标的的风险和回报率来确定各个投资标的的权重系数，从而计算出整个投资组合的风险和回报率。

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权重系数计算
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。

打个比方说，一件事情，A给它打100分，A的老板给它打60分，如果平均，则是（100+60）/2=80分。

但因为老板说的话分量比A重，假如老板的权重是2，A是1，这时求平均值就是加权平均了，结果是（100*1 + 60*2）/（1+2）=73.3分，显然向你的老板那里倾斜了。

假如老板权重是3，A的权重是1，结果是（100*1+60*3）/（1+3）=70.这就是根据权重的不同进行的平均数的计算。