基于主成分分析构建指标权重的客观赋权法

发布时间：2018-08-05 11:26

【摘要】：针对主观赋权法在多指标评价过程中受人为因素的影响,导致评价结果随意性较强的问题,提出一种基于主成分分析构建指标权重的客观赋权法;将样本数据矩阵转置,依据客观数据之间的关系,用主成分分析的方法计算各项指标的得分,继而归一化处理,作为各项指标的权重系数。结果表明,该方法既能体现各项指标的相对重要性,又能体现指标间的差异性,将其应用于多指标综合评价中的评价结果能够达到科学、合理、客观的要求。
[Abstract]:In order to solve the problem that subjective weighting method is influenced by human factors in the process of multi-index evaluation, this paper puts forward an objective weighting method based on principal component analysis to construct index weight, and transposes the sample data matrix. According to the relationship between the objective data, the principal component analysis (PCA) method is used to calculate the scores of each index, and then to normalize it as the weight coefficient of each index. The results show that the method can not only reflect the relative importance of each index, but also reflect the difference between the indicators. The evaluation results of applying the method to the comprehensive evaluation of multiple indexes can meet the scientific, reasonable and objective requirements.
【作者单位】： 宁夏大学数学统计学院;宁夏大学信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(11261041) 宁夏自然科学基金项目(NZ17023) 2015年宁夏高等教育本科教学工程立项建设项目
【分类号】：O212.4

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本文编号：2165654