权重(评价得分计算：确立权重的方法)

延边徒步运动

2022-04-27 01:14:17

在日常生活中，我们会遇到一些需要讨论才能有结果的问题。有什么办法吗？作者会告诉我们建立权重的方法，通过分析遇到的多方面问题来确定结果。

在工作和生活中，我们经常会遇到一些需要确定各部分权重才能得到最终结果的问题；比如商品的排序，可能需要考虑成交额、好评率、收藏量、转化率等因素。例如，个人信用评分可能需要考虑身份特征、消费能力、人脉关系、行为偏好、信用记录等因素，而这些因素中的每一个都可能需要多种指标来衡量。

——这就引入了重量的概念。

那么，如何确定各因素对目标的权重，才能保证最合理的最终结果呢？

一、什么是权重

权重是指某一因素在总体评价中的相对重要性。权重越高，这个因素就越重要。体重有两个特点:1。每个因素的权重在0到1之间；2.所有因子之和为1。

二、权重的确定思路与方法

主观赋权法:主要通过专家经验获得权重，然后对指标进行综合评价。它是一种组合的方法，易于操作，主观性强。常用方法:层次分析法、权重因子判断表法、德尔菲法、模糊分析法、二项式系数法、环比评分法、最小二乘法、序关系分析法等。

客观赋权法:以历史数据为基础，研究指标之间的相关性或指标与评价结果之间的影响的综合评价。这是一个定量的研究，没有考虑决策者的主观意愿和业务经验，计算方法比较复杂。常用方法:主成分分析法、因子分析法、熵值法、变异系数法、均方误差法、回归分析法等。

三、常用权重计算方法

3.1层次分析法

层次分析法(Analytic hierarchy process，简称AHP)是指将与总体决策有关的要素分解为目标、准则、方案等层次，然后进行定性和定量分析的方法。根据总目标，可将问题分解为不同的因素，形成多层次的分析结构模型，最终可将问题归结为最低层相对于最高层的相对重要性权重的确定或相对优先级的排列。

层次分析法(AHP)可以应用于多种建立权重的场景，比如1。利用AHP对内容社区中原创作者的创作者进行评分，然后针对不同评分的创作者制定不同的策略，刺激更多原创优质内容的产生；2.利用层次分析法对各流量源的渠道进行评分分级，更有效、客观、全面地评价一个渠道的综合价值；

什么叫权重

层次分析法具有系统性、实用性和简洁性等优点。一般步骤如下:

1)建立层次结构模型

用层次分析法解决实际问题，首先要明确需要分析和决策的问题，并以层次结构进行整理。一般由三个层次组成:目标层次(最高层次)、问题的预定目标和准则层次(中间层次)、影响目标实现的准则和措施层次(最低层次)、促进目标实现的措施。通过对复杂问题的分析，找出影响目标实现的准则，详细分析准则因素之间的关系，有些是主准则，有些是子准则。然后根据这些关系，将每个元素分为不同的层次和组，上层元素由下一层元素组成，并在下一层元素中起主导作用。最后，解决问题，在上述标准下，最终的度量是什么，并将其作为度量级别因素，放在层次结构的最底层。

以上图作者的评分模型为例。作者总分就是目标水平。作品的质量分和发布分是准则级；图片、文字、评论的数量是衡量等级。

2)构造判断矩阵

根据层次结构，可以很容易地构造判断矩阵。构造判断矩阵的方法是:每个准则因子是判断矩阵的第一个元素，属于它的元素依次排列在第一行第一列。然后填写判断矩阵，大部分方法是根据专家(业务经验)判断矩阵准则，其中两个元素两两比较哪个重要，有多重要，重要程度赋值1-9。在实际应用中，可以用spss进行计算，简单方便。

3)计算权重向量并进行一致性检查

对于已完成的判断矩阵，采用一定的数学方法进行层次排序，计算权重向量，权重向量是指每个矩阵的各个因素对于其准则的相对权重。有特征根法、求和法、幂法等。用于计算权重向量，所以不再过多介绍。确定权重向量后，需要检查判断矩阵的一致性。比如A比B重要，B比C重要，但最终结果显示C比A重要，这是不一致的。一致性检验可采用一致性指数、随机一致性指数和一致性比率。如果测试通过，归一化的特征向量就是权重向量；如果失败，则需要将其重构为成对比较矩阵。

4)计算综合重要性

以上分析仅显示相对重要性。因此，在层次分析法中，需要计算同一级别的所有元素才能对最高级别进行排序。从顶层开始，自上而下，找出各层要素对整体的综合重要性，进行一致性检验。

评价:层次分析法是将研究对象作为一个系统，按照拆解比较的思路进行决策。每一级的权重设置会直接或间接影响最终结果，每一级中各因素对结果的影响可以量化。定性和定量相结合的方法，利用专家经验，从对评价问题的性质和要素的认识出发，比一般的定量方法更注重定性的分析和判断。层次分析法适用于处理许多传统优化技术无法解决的实际问题。