很多站长朋友们都不太清楚权重确定百度文库，今天小编就来给大家整理权重确定百度文库，希望对各位有所帮助，具体内容如下：
本文目录一览： 1、 不知道怎样计算权重？告诉你8种确定权重方法 2、 权重的确定 3、 权重的确定方法 4、 百度权重是按什么确定等级的？ 不知道怎样计算权重？告诉你8种确定权重方法计算权重是一种常见的分析方法，在实际研究中，需要结合数据的特征情况进行选择，比如数据之间的波动性是一种信息量，那么可考虑使用CRITIC权重法或信息量权重法；也或者专家打分数据，那么可使用AHP层次法或优序图法。
本文列出常见的权重计算方法，并且对比各类权重计算法的思想和大概原理，使用条件等，便于研究人员选择出科学的权重计算方法。
首先列出常见的8类权重计算方法，如下表所示：
这8类权重计算的原理各不相同，结合各类方法计算权重的原理大致上可分成4类，分别如下：
第一类、信息浓缩 (因子分析和主成分分析)
计算权重时，因子分析法和主成分法均可计算权重，而且利用的原理完全一模一样，都是利用信息浓缩的思想。因子分析法和主成分法的区别在于，因子分析法加带了‘旋转’的功能，而主成分法目的更多是浓缩信息。
‘旋转’功能可以让因子更具有解释意义，如果希望提取出的因子具有可解释性，一般使用因子分析法更多；并非说主成分出来的结果就完全没有可解释性，只是有时候其解释性相对较差而已，但其计算更快，因而受到广泛的应用。
比如有14个分析项，该14项可以浓缩成4个方面(也称因子或主成分)，此时该4个方面分别的权重是多少呢？此即为因子分析或主成分法计算权重的原理，它利用信息量提取的原理，将14项浓缩成4个方面（因子或主成分），每个因子或主成分提取出的信息量（方差解释率）即可用于计算权重。接下来以SPSSAU为例讲解具体使用因子分析法计算权重。
如果说预期14项可分为4个因子，那么可主动设置提取出4个因子，相当于14句话可浓缩成4个关键词。
但有的时候并不知晓到底应该多少个因子更适合，此时可结合软件自动推荐的结果和专业知识综合进行判断。点击SPSSAU‘开始分析’后，输出关键表格结果如下：
上表格中黄色底纹为‘旋转前方差解释率’，其为没有旋转前的结果，实质上就是主成分的结果。如果是使用因子分析，一般使用‘旋转后方差解释率’对应的结果。
结果中方差解释率%表示每个因子提取的信息量，比如第1个因子提取信息量为22.3%，第2个因子为21.862%，第3个因子为18.051%，第4个因子为10.931%。并且4个因子累积提取的信息量为73.145%。
那么当前4个因子可以表述14项，而且4个因子提取出14项的累积信息量为73.145%。现希望得到4个因子分别的权重，此时可利用归一化处理，即相当于4个因子全部代表了整体14项，那么第1个因子的信息量为22.3%/73.145%=30.49%；类似的第2个因子为21.862%/73.145%=29.89%；第3个因子为18.051%/73.145%=24.68%；第4个因子为10.931%/73.145%=14.94%。
如果是使用主成分法进行权重计算，其原理也类似，事实上结果上就是‘旋转前方差解释率’值的对应计算即可。
使用浓缩信息的原理进行权重计算时，只能得到各个因子的权重，无法得到具体每个分析项的权重，此时可继续结合后续的权重方法（通常是熵值法），得到具体各项的权重，然后汇总在一起，最终构建出权重体系。
通过因子分析或主成分分析进行权重计算的核心点即得到方差解释率值，但在得到权重前，事实上还有较多的准备工作，比如本例子中提取出4个因子，为什么是4个不是5个或者6个；这是结合专业知识和分析方法提取的其它指标进行了判断；以及有的时候某些分析项并不适合进行分析，还需要进行删除处理后才能进行分析等，此类准备工作是在分析前准备好，具体可参考SPSSAU帮助手册里面有具体的实际案例和视频说明等。
第二类、数字相对大小 (AHP层次法和优序图法)
计算权重的第二类方法原理是利用数字相对大小，数字越大其权重会相对越高。此类原理的代表性方法为AHP层次法和优序图法。
1. AHP层次法
AHP层次分析法的第一步是构建判断矩阵，即建立一个表格，表格里面表述了分析项的相对重要性大小。比如选择旅游景点时共有4个考虑因素，分别是景色，门票，交通和拥护度，那么此4个因素的相对重要性构建出判断矩阵如下表：
表格中数字代表相对重要的大小，比如门票和景色的数字为3分，其说明门票相对于景色来讲，门票更加重要。当然反过来，景色相对于门票就更不重要，因此得分为1/3=0.3333分。
AHP层次分析法正是利用了数字大小的相对性，数字越大越重要权重会越高的原理，最终计算得到每个因素的重要性。AHP层次分析法一般用于专家打分，直接让多位专家（一般是4~7个）提供相对重要性的打分判断矩阵，然后进行汇总（一般是去掉最大值和最小值，然后计算平均值得到最终的判断矩阵，最终计算得到各因素的权重。
SPSSAU共有两个按键可进行AHP层次分析法计算。
如果是问卷数据，比如本例中共有4个因素，问卷中可以直接问“景色的重要性多大？”，“门票的重要性多大？”，“交通的重要性多大？”，“拥护度的重要性多大？”。可使用SPSSAU【问卷研究】--【权重】，系统会自动计算平均值，然后直接利用平均值大小相除得到相对重要性大小，即自动计算得到判断矩阵而不需要研究人员手工输入。
如果是使用【综合评价】--【AHP层次分析法】，研究人员需要自己手工输入判断矩阵。
2. 优序图法
除了AHP层次分析法外，优序图法也是利用数字的相对大小进行权重计算。
数字相对更大时编码为1，数字完全相同为0.5，数字相对更我码为0。然后利用求和且归一化的方法计算得到权重。比如当前有9个指标，而且都有9个指标的平均值，9个指标两两之间的相对大小可以进行对比，并且SPSSAU会自动建立优序图权重计算表并且计算权重，如下表格：
上表格中数字0表示相对不重要，数字1表示相对更重要，数字0.5表示一样重要。比如指标2的平均值为3.967，指标1的平均值是4.1，因此指标1不如指标2重要；指标4的平均值为4.3，重要性高于指标1。也或者指标7和指标9的平均得发均为4.133分，因此它们的重要性一样，记为0.5。结合上面最关键的优序图权重计算表，然后得到各个具体指标（因素）的权重值。
优序图法适用于专家打分法，专家只需要对每个指标的重要性打分即可，然后让软件SPSSAU直接结合重要性打分值计算出相对重要性指标表格，最终计算得到权重。
优序图法和AHP法的思想上基本一致，均是利用了数字的相对重要性大小计算。一般在问卷研究和专家打分时，使用AHP层次分析法或优序图法较多。
第三类、信息量 (熵值法)
计算权重可以利用信息浓缩，也可利用数字相对重要性大小，除此之外，还可利用信息量的多少，即数据携带的信息量大小（物理学上的熵值原理）进行权重计算。
熵值是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。因而利用熵值携带的信息进行权重计算，结合各项指标的变异程度，利用信息熵这个工具，计算出各项指标的权重，为多指标综合评价提供依据。
在实际研究中，通常情况下是先进行信息浓缩法（因子或主成分法）得到因子或主成分的权重，即得到高维度的权重，然后想得到具体每项的权重时，可使用熵值法进行计算。
SPSSAU在【综合评价】模块中提供此方法，其计算也较为简单易懂，直接把分析项放在框中即可得到具体的权重值。
第四类、数据波动性或相关性 (CRITIC、独立性和信息量权重)
可利用因子或主成分法对信息进行浓缩，也可以利用数字相对大小进行AHP或优序图法分析得到权重，还可利用物理学上的熵值原理（即信息量携带多少）的方法得到权重。除此之外，数据之间的波动性大小也是一种信息，也或者数据之间的相关关系大小，也是一种信息，可利用数据波动性大小或数据相关关系大小计算权重。
1. CRITIC权重法
CRITIC权重法是一种客观赋权法。其思想在于用两项指标，分别是对比强度和冲突性指标。对比强度使用标准差进行表示，如果数据标准差越大说明波动越大，权重会越高；冲突性使用相关系数进行表示，如果指标之间的相关系数值越大，说明冲突性越小，那么其权重也就越低。权重计算时，对比强度与冲突性指标相乘，并且进行归一化处理，即得到最终的权重。使用SPSSAU时，自动会建立对比强度和冲突性指标，并且计算得到权重值。
CRITIC权重法适用于这样一类数据，即数据稳定性可视作一种信息，并且分析的指标或因素之间有着一定的关联关系时。比如医院里面的指标：出院人数、入出院诊断符合率、治疗有效率、平均床位使用率、病床周转次数共5个指标；此5个指标的稳定性是一种信息，而且此5个指标之间本身就可能有着相关性。因此CRITIC权重法刚好利用数据的波动性（对比强度）和相关性（冲突性）进行权重计算。
SPSSAU综合评价里面提供CRITIC权重法，如下图所示：
2. 独立性权重法
独立性权重法是一种客观赋权法。其思想在于利用指标之间的共线性强弱来确定权重。如果说某指标与其它指标的相关性很强，说明信息有着较大的重叠，意味着该指标的权重会比较低，反之如果说某指标与其它指标的相关性较弱，那么说明该指标携带的信息量较大，该指标应该赋予更高的权重。
独立性权重法仅仅只考虑了数据之间相关性，其计算方式是使用回归分析得到的复相关系数R 值来表示共线性强弱（即相关性强弱），该值越大说明共线性越强，权重会越低。比如有5个指标，那么指标1作为因变量，其余4个指标作为自变量进行回归分析，就会得到复相关系数R 值，余下4个指标重复进行即可。计算权重时，首先得到复相关系数R 值的倒数即1/R ，然后将值进行归一化即得到权重。
比如某企业计划招聘5名研究岗位人员，应聘人员共有30名，企业进行了五门专业方面的笔试，并且记录下30名应聘者的成绩。由于专业课成绩具有信息重叠，因此不能简单的直接把成绩加和用于评价应聘者的专业素质。因此使用独立性权重进行计算，便于得到更加科学客观的评价，选出最适合的应聘者。
SPSSAU综合评价里面提供独立性权重法，如下图所示：
3. 信息量权重法
信息量权重法也称变异系数法，信息量权重法是一种客观赋权法。其思想在于利用数据的变异系数进行权重赋值，如果变异系数越大，说明其携带的信息越大，因而权重也会越大，此种方法适用于专家打分、或者面试官进行面试打分时对评价对象（面试者）进行综合评价。
比如有5个水平差不多的面试官对10个面试者进行打分，如果说某个面试官对面试者打分数据变异系数值较小，说明该面试官对所有面试者的评价都基本一致，因而其携带信息较小，权重也会较低；反之如果某个面试官对面试者打分数据变异系数值较大，说明该面试官对所有面试者的评价差异较大，因而其携带信息大，权重也会较高。
SPSSAU综合评价里面提供信息量权重法，如下图所示：
对应方法的案例说明、结果解读这里不再一一详述，有兴趣可以参考SPSSAU帮助手册。
权重的确定权重确定的第一步是用层次分析法（AHP）建立问题的递阶层次结构并建立判断矩阵，具体如下：
（1）建立问题的递阶层次结构
首先，根据对问题的了解和初步分析，把复杂的问题按特定的目标、准则和约束条件等分解成被称为因素的各个组成部分，把这些因素属性做不同分层排列。地质环境评价是个复杂得决策系统，根据层次分析法的基本原理，可划分为三个层次：
目标层（A）：把基坑降水环境评价作为工作的目标。
准则层（B）：把影响基坑降水环境评价的因素归为3个主要方面，并列为评价的基本准则如设计要素、施工要素、环境条件。
指标层（C）：根据评价准则，将上述基坑降水环境评价的因素进一步细分为9个具体评价指标，如降水方式、岩土性质、渗透系数、水文地质边界、基坑侧壁状态、边载分布、建设年代、基础型式、监测数据。
（2）确定判断矩阵B
按表3.2所示的T.L.Satty的1～9标度，每位专家独立地两两比较所有的评价因子后得出各自的判断矩阵，接着将每个成员构造的判断矩阵集中得到综合判断矩阵，并经全体专家讨论修改直至所有专家对综合判断矩阵没有意见为止。
表3.2 层次分析定权法的判断矩阵标度及其含义
（3）构造的判断矩阵如下表3.3、表3.4、表3.5、表3.6
表3.3 A→B
表3.4 B→C1
表3.5 B→C2
表3.6 B→C3
权重确定的第二步是计算指标权重（即求解判断矩阵的最大特征向量）具体如下：
（1）计算各行n个元素乘积
基坑降水工程的环境效应与评价方法
A→B：m1=3/5，m2=1/18，m3=30
B→C1：m1=40，m2=4/5，m3=1/32
B→C2：m1=1/21，m2=3/5，m3=35
B→C3：m1=3/5，m2=1/21，m3=35
（2）计算n次方根
基坑降水工程的环境效应与评价方法
A→B：x1=0.84，x2=0.38，x3=3.11
B→C1：x1=3.42，x2=0.93，x3=0.31
B→C2：x1=0.36，x2=0.84，x3=3.27
B→C3：x1=0.84，x2=0.36，x3=3.27
（3）对向量进行规范量化
将上述n次方根所得的n个向量组成矩阵，并对向量进行归一化处理。
基坑降水工程的环境效应与评价方法
A→B：w1=0.19，w2=0.09，w3=0.72
B→C1：w1=0.73，w2=0.20，w3=0.07
B→C2：w1=0.08，w2=0.19，w3=0.73
B→C3：w1=0.19，w2=0.08，w3=0.73
（4）计算矩阵的特征值
基坑降水工程的环境效应与评价方法
A→B：
基坑降水工程的环境效应与评价方法
B→C1：
基坑降水工程的环境效应与评价方法
B→C2：
基坑降水工程的环境效应与评价方法
B→C3：
基坑降水工程的环境效应与评价方法
（5）一致性检验
由于客观事物的复杂性及对事物认识的片面性，构造的判断矩阵不一定是一致性矩阵，但当偏离一致性过大时，会导致一些自相矛盾的问题。因此，得到λmax后，还需进行随机一致性检验，检验公式为
基坑降水工程的环境效应与评价方法
式中C.I——一致性指标；
λmax——最大特征根；
n——矩阵阶数。
R.I——平均随机一致性指标，取值如表3.7所示，C.R为随机一致性比率。
只有当C.R＜0.10时，判断矩阵才具有满意的一致性，才认为所获取的权值是合理的。
表3.7 层次分析法的平均随机一致性指标值
A→B：C.I=（3.10-3）/（3-1）=0.05 C.R=C.I/R.I=0.05/0.58=0.09＜0.10
B→C1：C.I=（3.10-3）/（3-1）=0.05 C.R=C.I/R.I=0.05/0.58=0.09＜0.10
B→C2：C.I=（3.04-3）/（3-1）=0.02 C.R=C.I/R.I=0.02/0.58=0.03＜0.10
B→C3：C.I=（3.04-3）/（3-1）=0.02 C.R=C.I/R.I=0.02/0.58=0.03＜0.10
如果在第一次专家打分后，打分结果不能通过一致性检验，则返回重新进行打分，直到通过检验为止。
权重确定的第三步是计算各层次因子的组合权重。即：求出某一层的因素权重后，再按第二步的步骤计算其他层次的因素权重并最终求得指标层（最下层）的组合权重。
权重矩阵：B=[ 0.14 0.04 0.01 0.01 0.02 0.07 0.13 0.06 0.52 ]
权重的确定方法1、主观经验法
考核者凭自己以往的经验直接给指标设定权重，一般适用于考核者对考核客体非常熟悉和了解的情况下。
2、主次指标排队分类法
这是比较常用的一种方法，也称A、B、C分类法。顾名思义，其具体操作分为排队和设置权重两步：排队是将考核指标体系中所有指标按照一定标准，如按照其重要性程度进行排列；设置权重是在排队的基础上，按照A、B、C三类指标设置权重。
3、专家调查法
这种方法是聘请有关专家，对考核指标体系进行深入研究，由每位专家先独立地对考核指标设置权重，然后对每个考核指标的权重取平均值，作为最终权重。
同样的指标，对不同的部门和人员来说，各个指标的权重应不一样；不同来源的数据权重也是不一样的。考核实践中应综合运用各种方法科学设置指标权重。通常的做法是主要根据指标的重要性进行设置，并可根据需要适时进行调整。
扩展资料：
在资本市场规模较小的时候，一般而言在指数反弹或大幅度上涨到一高位区后，权重股拉抬股指后往往是顶部出现，而众多个股在权重股拉抬过程中实现战略减仓或出货；反观股市行情，由于A股市场规模的大比例提升，其权重股推升股指的影响作用更加明显。
指标权重股在高位区的拉抬有何影响，从中国A股市场发展的角度来看，说明市场投资理念发生的较大的变化，前些年表现疲弱的大盘股正在为市场机构投资者、中小投资者所接受，
这些品种的拉抬更大层面反映的是机构投资者队伍的扩大、市场阶段内资金充足的体现，也应清醒的看到，由于权重股在市场中对指数绝对影响，其价格的连续上涨同样会带来较大的价值偏离，比如表现强劲的工行，
从公司发展层面来看，其未来发展更多的体现为稳步发展型，跨越式发展的概率非常之低，而A股价格高于同期H股价格30%左右，这也说明A股市场中的工行起码在阶段内有高估之嫌，也有为其它机构年终拉抬或股指期货建仓品种的可能，
因此其短期之内特别是从年度经营业绩的角度来看工行与中行经营业绩难以出现过大的业绩提升，那么这种拉抬一旦超越或偏离阶段内投资价值，其回落风险就随时可能产生，因此权重股的拉抬应分阶段、股价对照、经营业绩等多重因素进行考量。
参考资料来源：百度百科—权重
百度权重是按什么确定等级的？百度权重是按照百度预计的网站流量进行划分等级的。具体的等级规则如下：
百度预计流量在1~99之家，权重为1；
百度预计流量在100~499之家，权重2；
百度预计流量在500~999之家，权重3；
百度预计流量在1000~4999之家，权重4；
百度预计流量在5000~9999之家，权重5；
百度预计流量在10000~49999之家，权重6；
百度预计流量在50000~199999之家，权重7；
百度预计流量在200000~999999之家， 权重8；
百度预计流量在1000000以上，权重9。
扩展资料：
百度权重流量等级是chinaz站长通过统计该网站所有有排行的关键词（一定要有百度指数的词），跟它所在的位置，反推算出来的预计流量；跟该网站的实际访问流量没有关系；
爱站网定义的规则跟此类似，数值不一样，而且预计流量计算方法不一样，所以同一个网站同一时间用两者查，显示的权重值可能不一样，有时候相差还比较大；
参考资料来源：百度百科-百度权重
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