중국어
熵值法是一种用来判断一个指标离散程度的数学方法。分散度越大，该指标对综合评价的影响越大。熵值可以用来判断一个指标的离散程度。在信息论中，熵是对不确定性的度量。信息量越大，不确定性越小，熵越小；信息量越小，不确定性越大，熵越大。根据熵的特点，我们可以通过计算熵值来判断一个事件的随机性和无序程度，也可以通过熵值来判断一个指标的分散程度。一个指标的分散程度越大，该指标对综合评价的影响就越大。因此，可以根据各指标的变异程度，利用信息熵工具计算出各指标的权重，为多指标综合评价提供依据。일본어
エントロピー値法は指標の離散度を判断するための数学的方法である。分散度が大きいほど,この指標は総合評価に大きな影響を及ぼす。エントロピー値は、1つの指標の離散度を判断するために使用することができる。情報論ではエントロピーは不確実性のメトリックである。情報量が大きいほど、不確実性が小さくなり、エントロピーが小さくなる。情報量が小さいほど不確実性が大きくなりエントロピーが大きくなる。エントロピーの特徴に基づいて,エントロピー値を計算することによって1つのイベントのランダム性と無秩序度を判断することができ,またエントロピー値によって1つの指標の分散度を判断することができる。1つの指標の分散度が大きいほど,この指標が総合評価に与える影響は大きくなる.従って,各指標の変異度合いに基づいて,情報エントロピーツールを用いて各指標の重みを算出し,多指標総合評価に根拠を提供することができる.
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