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¿Qué es el método de empoderamiento subjetivo?

El método de ponderación subjetiva es uno de los métodos de ponderación del índice;

El método de ponderación es un medio para definir y evaluar la competitividad de las empresas. Según la relación entre los datos originales, el peso se determina mediante ciertos métodos matemáticos. Los resultados del juicio no se basan en el juicio subjetivo humano y tienen una sólida base teórica matemática.

En la actualidad, los métodos existentes para determinar la ponderación de los atributos de los indicadores se pueden dividir en tres categorías: método de ponderación subjetiva, método de ponderación objetiva y método de ponderación subjetiva y objetiva (o método de ponderación combinado de mi país); Método de ponderación La investigación sobre el método de ponderación comenzó relativamente tarde y aún no está completa.

Datos extendidos:

El método de ponderación subjetiva corresponde al método de ponderación objetiva; los métodos de ponderación objetiva comúnmente utilizados generalmente incluyen análisis de componentes principales, método de dispersión y error cuadrático medio, multiobjetivo. método de programación, etc.

Dado que el método de ponderación objetiva se basa en suficientes datos de muestra y dominios de problemas reales, su universalidad y participación son deficientes, su método de cálculo es complejo y no puede reflejar la importancia de los evaluadores para los diferentes indicadores de atributos. A veces, el peso puede diferir significativamente de la importancia real del atributo.

Basado en el principio de "impulsado por diferencias", resalta las diferencias locales y deriva el peso óptimo de los datos reales de cada muestra, lo que refleja el valor de utilidad del valor de entropía de la información del índice y evita la influencia humana. Por lo tanto, las ponderaciones de los indicadores dadas son más objetivas y tienen mayor repetibilidad y credibilidad. El proceso de autorización es transparente y repetible. El método de normalización se utiliza para realizar el procesamiento adimensional de los datos, que tiene excelentes cualidades como monotonicidad, independencia de escala y constancia total, y tiene buena robustez.