熵值法是指用来判断某个指标的离散程度的数学方法。离散程度越大，该指标对综合评价的影响越大。可以用熵值判断某个指标的离散程度。

• 中文名称 熵值法
• 外文名称 The Entropy method
• 用途 判断某个指标的离散程度
• 离散程度越大 该指标对综合评价的影响越大
• 熵是 对不确定性的一种度量

基本原理

　　在信息论中，熵是对不确定性的一种度量。信息量越大，不确定性就越小，熵也就越小;信息量越小，不确定性越大，熵也越大。根据熵的特性，我们可以通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度，也可以用熵值来判断某个指标的离散程度，指标的离散程度越大，该指标对综合评价的影响越大。

　　因此，可根据各项指标的变异程度，利用信息熵这个工具，计算出各个指标的权重，为多指标综合评价提供依据。

步骤

　　(1)选取n个国家，m个指标，则为第i个国家的第j个指标的数值。(i=1,2…,n; j=1,2,…,m)

　　(2) 指标的标准化处理:异质指标同质化

　　由于各项指标的计量单位并不统一,因此在用它们计算综合指标前,我们先要对它们进行标准化处理,即把指标的绝对值转化为相对值,从而解决各项不同质指标值的同质化问题。而且,由于正向指标和负向指标数值代表的含义不同(正向指标数值越高越好,负向指标数值越低越好) ,因此,对于高低指标我们用不同的算法进行数据

　　标准化处理。其具体方法如下:

　　正向指标:

　　负向指标:

　　则为第i个国家的第j个指标的数值。(i=1,2…,n; j=1,2,…,m)。为了方便起见，仍记数据。

　　(3)计算第 j 项指标下第 i 个国家占该指标的比重。

　　(4)计算第 j 项指标的熵值。

　　(5)计算第j项指标的差异系数。对第j项指标，指标值的差异越大，对方案评价的左右就越大，熵值就越小，定义差异系数。

　　(6)求权值。

　　(7)计算各国家的综合得分。