权重系数的确定方法 统计综合评价方法 PPT
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多指标综合评价方法及权重系数的选择在许多决策问题中,单一指标所反映的情况可能并不全面,而且往往存在各种指标之间的相互关系。
在这种情况下,就需要采用多指标综合评价方法来对决策对象进行全面地评估。
本篇文章将从多指标综合评价方法的选择和权重系数的确定两个方面进行阐述。
一、多指标综合评价方法的选择1.加权线性组合法(WLC):加权线性组合法是常用的一种多指标综合评价方法。
它通过给各个指标赋予一定的权重,并且将各指标得分与其权重进行加权求和,从而得到综合评价值。
这种方法简单易行,但存在权重主观性强的缺点。
2.层次分析法(AHP):层次分析法是一种基于专家判断的多指标综合评价方法。
它通过构建判断矩阵,由专家对各指标两两之间的重要性进行判断,并利用特征向量法求解最大特征值,从而确定权重。
该方法的优点是能够从专家的角度综合考虑各指标之间的关系,但需要依赖专家判断,且计算过程相对复杂。
3.熵权法:熵权法是一种基于信息理论的多指标综合评价方法。
该方法通过计算各指标的熵值,衡量指标的随机性和不确定性,进而确定权重。
该方法基于严格的数学理论,具有较好的客观性,但对于指标的分布和取值范围要求较高。
权重系数的选择是多指标综合评价的关键环节,直接影响到最终评价结果的准确性和可靠性。
常用的权重系数确定方法有主观赋值法、客观赋值法和组合赋值法。
1.主观赋值法:主观赋值法是依靠决策者主观判断来确定权重系数的方法。
这种方法简单易行,适用于较为简单的问题,但容易受到决策者主观偏见的影响。
2.客观赋值法:客观赋值法是通过其中一种统计方法或专家评价来确定权重系数的方法。
比如,可以通过问卷调查、专家访谈等方式收集数据,运用统计方法进行分析,最终确定权重系数。
这种方法相对客观一些,但需要投入较大的时间和精力。
3.组合赋值法:组合赋值法是综合考虑主观和客观因素来确定权重系数的方法。
可以采用主客观权重相结合的方式,将决策者的主观判断与实际数据结合起来进行权重系数的确定,以提高评价的准确性和可靠性。
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。
多指标综合评价中权重系数的确定方法(一)主观赋权法主观赋权法是指由评价者根据自己的经验和判断,主观给出权重系数。
在使用主观赋权法时,评价者需要根据各个指标之间的重要程度进行排序,并将其转化为权重值。
主观赋权法的优点是简单易行,适用于指标之间的重要程度较为清晰明确的情况。
然而,主观赋权法容易受到评价者主观因素的影响,权重的确定可能不够客观准确。
(二)专家打分法专家打分法是指通过专家评价和打分的方式确定权重系数。
在使用专家打分法时,评价者需要先将各个指标进行打分,然后根据打分结果计算权重系数。
专家打分法的优点是能够利用专家的知识和经验,提高评价的客观性和准确性。
然而,专家打分法需要依赖专家的判断和主观意见,可能存在个体差异和主观因素的影响。
(三)层次分析法层次分析法(AHP)是一种基于专家判断的权重系数确定方法。
AHP将评价指标分为不同层次,并通过对各个层次进行两两比较来确定权重系数。
在使用AHP时,评价者首先构建判断矩阵,根据对两两比较的相对重要程度进行赋值,然后计算判断矩阵的特征向量,并对其进行归一化处理得到权重向量。
AHP的优点是能够考虑到指标之间的相互关系和重要程度,提高了评价结果的准确性和客观性。
然而,AHP需要准确地对指标进行两两比较并给出相应的权重值,这需要较高的专业知识和经验。
(四)模糊数学法模糊数学法是一种宽泛性的权重系数确定方法。
在模糊数学方法中,评价者可以使用模糊集合和模糊关系来描述评价指标之间的关系和权重值。
模糊数学法的优点是能够克服传统方法中对评价指标之间关系的确定性要求,考虑到了不确定性和模糊性。
然而,模糊数学方法的计算过程较为复杂,对评价者的专业能力和理解能力有较高的要求。
(五)统计分析法统计分析法是一种基于数据分析的权重系数确定方法。
在统计分析法中,评价者可以使用相关系数、回归分析等统计方法来计算和确定权重系数。
统计分析法的优点是能够通过对历史数据和实际结果的分析来确定权重系数,提高了评价的客观性和准确性。