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什么权重分析法,spss层次分析法确定权重

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因子分析法如何确定权重？如何用主成分确定指数分析法-1/？熵值法还是主成分分析法？在常用的权重研究分析方法中 ， AHP 分析法、熵值法、组合赋权法不能用SPSS软件直接计算，所以在SPSS上用因子分析法计算权重是常规做法 。APH水平分析法 Q 权重 ， 百度出来这么多我就是看不懂 。

1、APH层次 分析法求 权重、、百度出来那么多就是看不懂,谁能教教我啊...楼主请看一下百度文库里的这个 。看完这个我自学的 。AHP法权重相当容易计算 。即垂直求和，然后将矩阵的每个元素除以这个垂直求和得到一个新的矩阵，水平求和，用相加的数垂直求和，再除法 。请仔细看看 ， 自己数一数应该就知道怎么做了 。你应该自己做 。总有一些事情 ， 光看是做不到的 。祝你好运 。可以使用在线分析软件spssau，具体操作步骤如下:第一步:规模确定和判断矩阵 。有四个评价因子(风景、门票、交通、拥堵)，10个旅游专家打分 。

上表说明门票比风景重要，所以是3分；相反，风景相对于门票是0.33333分 。交通比风景重要2分，拥堵比风景重要2分 。剩下的也差不多 。第二步:根据判断表中的数据录入数据，将数据依次填入spssau对应的分析框中 。单击开始分析 。

2、...个地区的指标 权重,那种方法好?熵值法还是主成分 分析法?【什么权重分析法,spss层次分析法确定权重】在信息论的基本原理中 ， 熵是一种测量不确定性 。信息量和不确定性越大，熵越?。恍畔⒘扛? ，不确定性更大，熵更大 。根据熵的特性，我们可以通过计算熵来确定一个事件的随机性和无序性，也可以用熵来确定离散程度的一个指标 。该指标分散程度越大，综合评价指标的影响越大 。步骤(1)选定N家上市公司，主成分分析M指数(drawing) ， 我的上市公司的XIJ？

3、如何用主成分 分析法确定指标 权重?在SPSS中，主成分分析是通过在因子分析中设置提取方法来实现的 。如果提取方法是主成分，则计算主成分得分 。此外，虽然因子分析和主成分分析的原理不同，但其综合得分的计算方法是相同的 。确定数据的权重也是数据分析的重要前提 。可以用SPSS的因子分析法确定权重 。主要步骤如下:(1)首先对数据进行标准化，这是因为不同数据的量纲不一致，所以必须无量纲化 。

(3)写下主因子得分和各主因子的方程贡献率 。FJβ1j * X1 β2j * X2 β3j * X3βNJ * Xn；Fj是主成分(j1 ， 2，M)，X1，X2，X3，Xn是指标，β1j ， β2j ， β3j，βnj是主成分Fj中各指标的系数得分，ej用来表示Fj的方程贡献率 。(4)找到索引权重 。ωI级分析法是对主观因素进行量化，在量化的过程中肯定会出现主观影响 。首先 ， 我们需要构造一个相对重要性矩阵，因为它是相对重要的 。那肯定不是绝对的重要 。矩阵一般是通过专家评估来确定的(好像叫矩阵)，有时也可以根据一定的数据来确定 。总之主观影响很大 。随便编个小程序实现剩下的计算，不难 。

4、熵值法确定 权重,主成分分析,聚类分析选自《战略性新兴产业集群的梯度差异与协同发展》数据分析基于江苏?。弥鞒煞址治龇ǘ越帐≌铰孕孕滦瞬导悍⒄咕赫凶酆掀兰?。(1)数据的标准化zij (x-u)/σ zij为标准化变量值；x是实际变量值；μ是所有样本数据的平均值，σ是所有样本数据的标准差 。(2)计算J指数下I行业指数值的比重:(3)计算J指数的熵值:(4)计算J指数的差异系数:(5)计算评价指数权重 。

主成分分析可以得出如下结论:1 .工业在哪些主要成分中表现更好？2.各行业综合得分排名，排名靠前的行业哪些方面表现较好 ， 排名靠后的行业哪些方面表现较差 。聚类分析可以得到:1 。哪些行业可以归为一类，有哪些共同特征；2.归入一类的行业 ， 有哪些突出表现，哪些需要加强，然后分别分析每个战略性新兴产业 。

5、因子 分析法怎么确定 权重?因子分析可以在众多变量中发现隐藏的、有代表性的因子 。将性质相同的变量归入一个因子 ， 可以减少变量的数量，检验变量之间关系的假设 。共同性是指一个测试项目在所有因素上的因素负荷的平方和 ， 它代表了所有因素组合起来的项目变异量的解释量 。因子是用来替代众多项目的简化测量指标，所以高度的共性意味着一个项目与其他项目的相关性高，而低度的共性意味着该项目与其他项目的共性低，意味着该项目非常独特 。
然后用A矩阵中的x系数除以对应x的标准差，计算出每个原始变量的系数 。每个系数与所有系数之和的比值为权重，因子分析法行列式权重系统构建常见于企业财务竞争力系统、绩效权重系统或经理领导权重系统模型等 。在常用的权重研究分析方法中，AHP 分析法、熵值法、组合赋权法不能用SPSS软件直接计算 ， 所以在SPSS上用因子分析法计算权重是常规做法 。

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