很有意义的问题。
答案是完全可以。
关键是原始数据的方式,以及这样做有没有更方便,或者说更合理。
通常来说,是用组合赋权的方法来进行。
熵权法是客观赋权法,客观赋权完全依赖于样本数据,当样本数据变化时,权重也会发生变化,从统计规律来讲,随着样本容量的增加,权重的变化应该越来越小,最终趋于一个稳定的值,但在我们实际的评价过程中不可能让样本数达到足够大,因此我们实际还是要把整个评价系统看作是一个不确定性的系统,运用已知的信息来最大限度的挖掘系统的规律,所以我们在有限样本下求出的只能是近似值。
层次分析法是主观赋权,AHP方法简单,但人为因素太强,过份的依靠拍脑袋决定:客观权重又过于依赖样本,这两种方法都存在着信息的损失,采用组合赋权就是最大限度的减少信息的损失,使赋权的结果尽可能的与实际结果接近。
现在组合赋权的核心问题在于如何确定两种方法的权重分配,比价快速的组合赋权法如下。
写数学公式很麻烦,那就截图。
上面公式很简单,就是两列权重分别乘以一个系数的问题。
上面这个忽略。
上面这步很重要,因为w1 w2 是已知的,所以可以求出 具体
上面是权重,那么现在用excel就可以手算。
是可以计算出来的 =0.278304 其实只要相乘一下就知道了。
上面得到的数应该是错的。谁可以手算一下。
后面的结果自然就算错了,一般校验的时候,把所有权重相加为1就行。
这种其实就看出两个权重,即两列进行一个线性方程组的求解,关键是构造约束条件。
有一些有唯一解,有一些则未必有唯一解。
你既然是有两套数据,用组合赋权法更合理。利用上面的组合赋权法更方便。
当然需要算对。