熵權(quán)法是為一個評價體系中的指標賦予權(quán)重的一種方法。

一、何為熵？

熵主要是信息論中的一個概念，是對不確定性的一種度量。信息量越大，不確定性就越小，熵也就越?。恍畔⒘吭叫?，不確定性越大，熵也越大。
將此概念引入到指標權(quán)重的分配上：

• 若某個指標的信息熵越小，表明指標值的變異程度越大，提供的信息量越多，在綜合評價中所能起到的作用也越大，其權(quán)重也就越大。
• 某個指標的信息熵越大，表明指標值得變異程度越小，提供的信息量也越少，在綜合評價中所起到的作用也越小，其權(quán)重也就越小。

二、熵權(quán)法賦權(quán)步驟

1.假設(shè)前提
設(shè)數(shù)據(jù)涉及m個指標，共有n個樣本數(shù)據(jù)。用xij表達第i個樣本的第j個指標下的數(shù)值，i和j滿足下式：

i,j

• 正向指標公式

  
  
  正向指標標準化

• 負向指標公式

  
  
  負向指標標準化

3. 計算第j項指標下，第i個樣本值占該指標的比重

   
   
   樣本值所占比重
   
   

   4.計算第j項的熵值

   
   
   第j項的熵值
   
   式中的k，ej滿足以下的性質(zhì)：
   
   k,ej
   
   

   5.計算信息熵的冗余度

   
   
   冗余度
   
   6.計算各指標的權(quán)重
   
   指標權(quán)重
   
   7.計算各樣本的綜合得分
   
   各樣本得分
   
   至此，可以依據(jù)各樣本得分對樣本進行排序和評價，并參考已有的排名驗證評價體系及評價指標的合理性。

三、其他

熵權(quán)法只是為指標分配權(quán)重的方法之一，其他方法諸如德爾菲法、主成分分析法均在研究中有所運用，各方法均具有優(yōu)缺性。

本文參考資料：
https://blog.csdn.net/wangh0802/article/details/53981356