变异系数法和熵值法有什么差别？

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想问下，变异系数法和熵值法有什么差别？还有哪些赋权方法可以用？跪求各位大虾支招

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关键词：变异系数 熵值法

有主观和客观之分：
http://www.doc88.com/p-3337505114265.html这篇文章建议好好看看

谢谢，不过我觉得变异系数法和熵值法不存在主客观之分吧

成长的乐趣 发表于 2015-7-9 11:31
谢谢，不过我觉得变异系数法和熵值法不存在主客观之分吧

不存在，都属于客观赋权重的方法，其实没有实质性区别，都是考察数据样本内部差异性，从而将某指标内部差异较大的指标赋予较大权重，这种思想的根源在于评价出目标样本的区别，而并不从理论上考虑某个指标的重要性如何，所以，属于客观赋权，熵权法主要涉及到坐标转移，从而导致数值计算误差，具体影响多大，可以查文献，平移坐标值越大，对权重影响越大。因此，应该主客观共同赋权比较靠谱，或是根据目的选择方法

靠不会吧 发表于 2015-7-13 10:04
不存在，都属于客观赋权重的方法，其实没有实质性区别，都是考察数据样本内部差异性，从而将某指标内部差 ...

你说的比较有道理。

变异系数法   权重可能是1么？我打算用熵值法和变异系数法  最后弄个综合权重，但是我不知道 综合权重是怎么算出来的，怎么办啊

变异系数是衡量资料中各观测值变异程度的另一个统计量。当进行两个或多个资料变异程度的比较时，如果度量单位与平均数相同，可以直接利用标准差来比较。如果单位和（或）平均数不同时，比较其变异程度就不能采用标准差，而需采用标准差与平均数的比值（相对值）来比较。标准差与平均数的比值称为变异系数，记为C·V。变异系数可以消除单位和（或）平均数不同对两个或多个资料变异程度比较的影响。

变异系数的计算公式为：变异系数 C·V =（ 标准偏差 SD / 平均值Mean ）× 100%

在进行数据统计分析时，如果变异系数大于15%，则要考虑该数据可能不正常，应该剔除。

变异系数（Coefficient of Variation）：当需要比较两组数据离散程度大小的时候，如果两组数据的测量尺度相差太大，或者数据量纲的不同，直接使用标准差来进行比较不合适，此时就应当消除测量尺度和量纲的影响，而变异系数可以做到这一点，它是原始数据标准差与原始数据平均数的比。CV没有量纲，这样就可以进行客观比较了。事实上，可以认为变异系数和极差、标准差和方差一样，都是反映数据离散程度的绝对值。其数据大小不仅受变量值离散程度的影响，而且还受变量值平均水平大小的影响