基于熵值法确定指标权重:赋权逻辑、计算步骤与Stata代码
本文主要介绍了熵值法在确定指标权重中的应用，它是客观赋权法的一种，与变异系数法类似，都是根据数据的离散程度来赋予权重。熵值法通过衡量各指标提供的信息量来确定权重，指标差异越大，信息量越多，权重也越高。
具体步骤如下：
- 首先，对数据进行标准化处理，消除不同指标的量纲影响，区分正向和逆向指标。
- 计算每个样本在指标中的占比Pij，然后用lnpij计算信息熵ej。
- 通过信息熵冗余度dj（1-ej）衡量指标的差异性，信息熵冗余度越大，权重越高。
- 根据所有指标的信息熵冗余度之和，计算出每个指标的权重wj，保证所有权重之和为1。
- 综合得分S通过标准化指标值和权重的乘积计算得出，范围在0到1之间。
Stata代码示例展示了如何使用这种方法处理数据，但需根据实际数据进行调整。熵值法在国家高新区产城融合度评价、经济增长影响分析等领域有实际应用，参考了相关研究如王霞等人的论文。