❶ 如何在SPSS中运用熵值法计算权重
在线SPSS「SPSSAU」综合评价中【熵值法】可以进行分析，同时提供智能分析文字。
❷ 数学建模 如何将文字数字化
你的意思是量化。量化定权确实是这样的。问题是你的定权有依据吗？我的记忆中，定权有两个大类，主观定权和客观定权。主观有：专家定权（就是去找个专家或者搞个调查），层次分析法（这个稍微好点，涉及到决策矩阵决策向量和一致性检验，贴网址不好通过，建议你搜个层次分析法的教程，不难，只要你会算矩阵。层次分析法要求你的决策对象由多个上层因素组成，比如交通是人流+红绿灯，人流又是上班+上学 一层一层来，冒死贴教程 》http://wenku..com/view/cfe17a01b52acfc789ebc92d.html ）客观定权也很简单，我经常用的有变异系数法,最简单的，还有熵值法，你也能去网上按照关键词对应找案例。客观定权要求你有很多数据。注意不论客观还是主观都是有优缺点的。写论文的时候注意分析。你的问题是综合评价，数学建模很多教材都有专门介绍综合评价的，不过和我我上面解释的范围差不多，你也能去找本教材仔细看看。
❸ 熵值法步骤
（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：
（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。
第一种：SPSSAU非负平移功能是指，如果某列（某指标）数据出现小于等于0，则让该列数据同时加上一个‘平移值’【该值为某列数据最小值的绝对值+0.01】，以便让数据全部都大于0，因而满足算法要求。
第二种：研究者也可以手工查看数据并将小于等于0的数据设置为异常值，但此种做法会让样本减少。
❹ 如何用EXCEL计算熵值法
1、选择单元格的区域，能包含图片的整个宽度或高度，或者能包含整个图片，如下图所示，这三种选择方式；2、按第一步要求选择单元格区域后按ctrl+c3、选择目标区域的左上角单元格，按ctrl+v，图片就一起被复制了。
❺ 如何用熵权法计算权重
用熵权法计算权重步骤如下：
1、数据标准化
首先，需要对数据进行标准化处理。指标量纲（单位）不一致会造成不同指标的数据有大有小，这样会影响计算结果。为了消除量纲的影响，分析前需要先对数据进行处理。
正向指标：（X-Min）/(Max-Min)（生成变量-正向化MMS）；逆向指标：（Max-X）/(Max-Min)（生成变量-逆向化NMMS）。
2、熵值法分析
由于熵值法的计算过程要求数值中不能存在0或负数，否则就无法计算出结果。SPSSAU熵值法中提供了[非负平移]功能。
操作：选择【综合评价】→【熵值法】。
将处理后的指标项放入右侧分析框里，勾选[非负平移]、[综合得分]，点击开始分析。
各项指标的权重={0.117，0.134，0.142，0.146，0.139，0.135，0.186}。
SPSSAU智能分析中也会提供每个指标具体的权重值。
3、对综合得分进行排序
操作：选择【数据处理】→【生成变量】里排名功能。
点击“综合得分”，再选择“排名（Rank）”，点击确认处理；通过右上角【我的数据】即可查看到排名情况，以及下载综合得分和排名，下载后可使用EXCEL对数据进行整理。
其他说明：
1、在综合评价中，每层的权重是独立存在的。如果研究设计包含多级指标，则需要分别计算权重。确定好各层指标权重后，再加权求和得到总得分。
2、多级权重确定可能会用到多种计算权重的方法，如主成分分析、层次分析法等。实际研究中可结合数据的特征情况进行选择。
❻ 如何在SPSS中运用熵值法计算权重
指标权重计算确定的困惑相信很多写过或者正在写指标处理类论文的朋友都曾对如何计算指标权重充满困惑，到底是用熵值法，还是主成分分析法？或者其他各种看起来奥妙无穷却难以上手操作的神奇方法？好不容易确定要选用主成分分析法时又开始发愁要如何实现呢？听说过要可以用SPPS，可是又如何使用SPSS操作呢？用SPSS进行主成分分析之后又要如何得到最终的权重呢？接下来笔者将以一个实际的案例，带领大家一步步从SPSS入手，进行主成分分析，并利用主成分分析的结果最终得到各指标的权重值。2利用SPSS实现主成分分析1. 数据标准化（1）为什么要对数据进行标准化处理在对数据进行主成分分析前，首先要对数据进行标准化，之所以要对数据进行标准化，是因为各种类别的数据间的度量不同，比如计算经济的指标，我们通常会选取地区GDP生产总值和第三产业产值在GDP中的比重，GDP产值以亿为单位，通常以千计或万计，而第三产业产值在GDP中的比重的取值范围在0~1之间，如何能够相提并论呢？能够因为前者的数据远远大于后者，而得出前者的指标更为重要的结论吗？显然是不行的，所以要进行主成分分析，首先要对数据进行标准化。（2）数据标准化的方法为什么要关心数据处理的方法呢？在实际操作中，笔者曾经遇到一个问题。笔者利用SPSS自带的数据标准化方法对数据进行了标准化处理，但在权重的计算过程中不断出现负值，后来笔者几次重新调整指标类别，终于得出了均为正值的权重。但笔者最终的目的是要进行耦合协调度，这时候出现了大量的负值，而耦合度及耦合协调度的取值范围应该在0~1之间，因此笔者开始从头探索出错的原因。终于，笔者找到了原因，那就是数据标准化的方法选取的不正确，因此笔者重新选择了极差法对数据重新进行标准化，并最终顺利得到了后续的结果。
❼ 综合评价的步骤是什么常用的综合评价模型有哪些
综合评价模型(IAM)考虑人类活动、大气构成、生态系统、能源系统与经济系统等相互之间的影响，模拟碳排放对宏观经济乃至全球经济系统的影响，而CGE模型通常被用来描述其中的经济子系统。典型的IAM模型有:美国耶鲁大学的DICE和RICE模型、德国汉堡大学的FUND模型、美国斯坦福大学的MERGE模型和《斯特恩报告》中的PAGE模型(Stern，2007)等，用于对全球或区域能源、气候和经济之间的相互影响进行综合评价。IAM模型是基于多国甚至全球经济系统的综合评价，涉及复杂的国际社会核算矩阵，许多学者倾向于采用一国或地区的CGE模型，如OECD开发的GREEN模型和LINKAGE模型、美国能源部开发的G－Cubed模型及日本国家环境研究所的AIM模型等。由于CGE模型以一般均衡理论为基础，结合理性经济行为主体的行为假设，在比较静态框架下模拟碳减排政策与外生冲击对经济系统的影响，能够描述宏观变量与微观变量之间的因果关系与内在行为机制，被广泛用于模拟公共减排政策的经济影响与社会后果。
❽ 熵值法spss具体步骤是什么
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。
第一种：SPSSAU非负平移功能是指，如果某列（某指标）数据出现小于等于0，则让该列数据同时加上一个‘平移值’【该值为某列数据最小值的绝对值+0.01】，以便让数据全部都大于0，因而满足算法要求。
第二种：研究者也可以手工查看数据并将小于等于0的数据设置为异常值，但此种做法会让样本减少。
(8)熵值法教程扩展阅读：
由于各项指标的计量单位并不统一，因此在用它们计算综合指标前，我们先要对它们进行标准化处理，即把指标的绝对值转化为相对值，从而解决各项不同质指标值的同质化问题。而且，由于正向指标和负向指标数值代表的含义不同（正向指标数值越高越好，负向指标数值越低越好） ，因此，对于高低指标我们用不同的算法进行数据。
❾ 熵值法的步骤
(1)选取n个国家，m个指标，则为第i个国家的第j个指标的数值。（i=1,2…,n; j=1,2,…,m）(2) 指标的标准化处理:异质指标同质化由于各项指标的计量单位并不统一,因此在用它们计算综合指标前,我们先要对它们进行标准化处理,即把指标的绝对值转化为相对值,并令，从而解决各项不同质指标值的同质化问题。而且,由于正向指标和负向指标数值代表的含义不同(正向指标数值越高越好,负向指标数值越低越好) ,因此,对于高低指标我们用不同的算法进行数据标准化处理。其具体方法如下:正向指标:负向指标:则为第i个国家的第j个指标的数值。（i=1,2…,n; j=1,2,…,m）。为了方便起见，仍记数据。（3）计算第 j 项指标下第 i 个国家占该指标的比重。（4）计算第 j 项指标的熵值。（5）计算第j项指标的差异系数。对第项指标，指标值的差异越大，对方案评价的左右就越大，熵值就越小，定义差异系数。（6）求权值。（7）计算各国家的综合得分。
