熵值賦權法

熵值賦權法是一種常用的確定指標權重的方法

熵值賦權法

熵值賦權法，具有以下特點：（1）熵值賦權法基於“差異驅動”原理，突出局部差異，由各個樣本的實際數據求得最優權重，反映了指標信息熵值的效用價值，避免了人為的影響因素，因而給出的指標權重更具有客觀性，從而具有較高的再現性和可信度；（2）賦權過程具有透明性、可再現性；（3）採用歸一化方法對數據進行無量綱化處理，具有單調性、縮放無關性和總量恆定性等優異品質，且魯棒性較好。

熵原

熵原是熱力學中的一個物理概念，表示系統的無序程度。在孤立系統中，分子運動的無序度會由低狀態向高狀態自發進行，要想使系統由高無序狀態向低無序狀態轉換，必須有外力作用。在公式E=k(lnΩ)中，k 是玻耳茲曼常數，Ω則為該巨觀狀態中所包含之微觀狀態數量。從微觀角度，可以統計分子排列方式，從而計算出系統的熵值。

信息熵

信息熵是信息無序度的度量，信息熵越大，信息的無序度越高，其信息的效用值越小；反之，信息的熵越小，信息的無序度越小，信息的效用值越大。在綜合評價中，可以運用信息熵來評價所獲系統信息的有序程度及信息的效用值。各個指標所反映的信息都具有特定的熵值和一定的效用價值。當某個指標的數據完全無序時，其熵值等於1，其對綜合評價的效用值為0。並且指標的數據有序程度越高，其熵值越小，對綜合評價的效用越高。