熵值法属于什么论文研究方法

（1）方法原理及适用场景

熵值法属于一种客观赋值法，其利用数据携带的信息量大小计算权重，得到较为客观的指标权重。熵值是不确定性的一种度量，熵越小，数据携带的信息量越大，权重越大；相反熵越大，信息量越小，权重越小。

适用场景：熵值法广泛应用于各个领域，对于普通问卷数据（截面数据）或面板数据均可计算。在实际研究中，通常情况下是与其他权重计算方法配合使用，如先进行因子或主成分分析得到因子或主成分的权重，即得到高维度的权重，然后再使用熵值法进行计算，想得到具体各项的权重。

（2）操作步骤

使用SPSSAU【综合评价- 熵值法】。

使用熵值法计算权重时，需将数据整理为以下格式：

1个指标占用1列数据。下图中样本编号只是个编号无实际意义，用于标识下样本的ID号，一般是比如年份一类的数据信息，分析时并不需要使用。

（3）注意事项

熵值法的计算公式上会有取对数，因此如果小于等于0的数字取对数，则会出现null值。此种情况共有两种办法。

熵值法和熵权法不一样。熵值法是求权重的。熵权法就是求权重的一种方法而已。

①、属于规范化，通常用极差法规范化，注意一定要注意指标的属性，即正向指标还是负向指标。这步是错得最多的。

②③、这步是对应的，一句话概括就是代入带权值的距离公式进行计算（熵权法就是求权重的而已）

这一步求权重的方法有10来种，比如客观法熵权法，主观法AHP等等。距离公式有60来种，最常见的是欧式距离公式。

因此这步的组合有600种情况。到正理想解的距离越远越差，是一个负向指标。 到负理想点的距离越小越差，是正向指标。

④⑤、是贴近度的公式有多种定义。

⑥、妥协解 可以理解为只有一列可以。

基于正负理想点D 得到的城市牛逼程度的排序情况。

最后topsis+熵权法 跟熵权法，它就不是一个东西。熵权法就是求权重的一种方法而已。它只是topsis的一部分。熵权法只是求解权重的一种方法，没有啥好探讨的。

一言以蔽之：topsis核心就是针对归一化矩阵，通过带权值的距离公式求解出到正负理想点的距离