【摘要】：熵权法的基本思路是根据指标变异性的大小来确定客观权重。一般来说，若某个指标的信息熵指标权重确定方法之熵权法越小，表明指标值的变异程度越大，提供的信息量越多，在综合评价中所能起到的作用也越大，其权重也就越大；相反，某个指标的信息熵指标权重确定方法之熵权法越大，表明指标值的变异程度越小，提供的信息量也越少，在综合评价中所起到的作用也越小，其权重也就越小。熵权法赋权步骤如下。
申农（C.E.Shannon）最先将熵（entropy）引入信息论，得到信息熵（information entropy），目前已经在工程技术、社会经济等领域得到了非常广泛的应用。
熵权法（the entropy weight method，EWM）的基本思路是根据指标变异性的大小来确定客观权重。一般来说，若某个指标的信息熵指标权重确定方法之熵权法越小，表明指标值的变异程度越大，提供的信息量越多，在综合评价中所能起到的作用也越大，其权重也就越大；相反，某个指标的信息熵指标权重确定方法之熵权法越大，表明指标值的变异程度越小，提供的信息量也越少，在综合评价中所起到的作用也越小，其权重也就越小。熵权法赋权步骤如下。
（一）数据标准化
将各个指标的数据进行标准化处理。
假设给定了k个指标X1，X2，X3，…，Xk，其中Xi=｛X1，X2，X3，…，Xn｝，假设对各指标数据标准化后的值为Y1，Y2，Y3，…，Yk，那么，
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（二）求各指标的信息熵
根据信息论中信息熵的定义，一组数据的信息熵Ej=
，其中
，如果Pij=0，则定义
=0。
（三）确定各指标权重
根据信息熵的计算公式，计算出各个指标的信息熵E1，E2，E3，...，Ek，通过信息熵计算各指标的权重：
。
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