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1、基于数据信息特1征的.a混论又A1客观赋1权方法1比较分析和优化对表3中的数据，用5种方法分另1赋权必然会出现不同的赋权结果(见图1）。复相关系数法利用重复信息确权赋权结果必然和其他方法不同。由表4可知利用差异信息的嫡权法、变异系数法、均方方差法、离差最大化法的赋权结果相关性明显赋权结果存在一止趋同但赋权结果也存在区别（见图1),这归因于度县里差异信息离散程度的确权系数精度不同0极端地说，如果确权系数相同那么表5中变异系数、1-嫡值、方差、离差对应的数值是成比例关系，进而指标排序完全一致0现实中数据的离散程度是不可设计的但是数据离散程度的趋势可以设计为了判止嫡权法等5种方法确权系数的精度在原始
2、指标体系的基础上(见表3),通过减少指标，构建离散程度逐渐上升和逐渐下降的指标体系即差异组0离散程度不同指的是指标体系中所有指标离散度的均值。建立差异组时,选择变异系数衡序上基本一致从权重优劣0在差组的各指法、嫡权法的赋权结果法对应的赋权结果的标法的嫡权法的区分度法、嫡权法的指标排序法的赋权结果在区分度方差法利用标准差度县里但是当进行2个或多个时当且仅当度县里单位利用标准差来比较0如时比较其离散程度就采用标准差与平均数的数为标准差与平均数的均值的影响更台匕目匕合理故变异系数法较于均方标体系下变日系数法走势图有很大出入这除指标均值的影响难离散程度赋权结果不的区分性来判断方法的标体系下对变系数分别
3、求标准差嫡权准差总是大于变异系数好0在假设变日什系数1都合理的情况下嫡权上由于变异系数法0均差异信息的离散程度样本离散程度的比较与平均数相同可直接果单位和平均数不同不台匕目匕采用标准差而需比值来比较而变异系比值可以消除单位或反映数据的离散程度0差法0图2中多数指同均方差法的赋权结果归因于均方差法不能消以合理比较不同指标的合理0表5中原始指标体系下均方差法同离差最大化法有3个指标排序相同0图2中随着指标体系的变化较于其他2种方法均方差法和离差最大化法的赋权结果走势相对一致0在差异组指标体系下对均方差法和离差最大化法的赋权结果进行相关性检验相关系数在0.8左右且双精度检验值绝大部分小F0.1说明均
4、方差法同离差最大化法的赋权结果的趋同性强0但是原始指标体系下均方差法对最重要指标的判止同权法、变异系数法一致而离差最大化法的判止则是将权法中弟4重要的指标判止为弟1重要指标这种决失二口来源于离差最大化法公式中指标极大值、极小值的选取错1口从准确性考虑均方差法优于离差最大化法0对于1个指标体系赋权保证合理反映指标的相对重要程度是、之，刖提因此均方差法优F离差最大化法0刖面推论力5权法优于变异系数法变异系数法在合理性、区分度上都优F均方差法均方差法优于离差最大化法0因此利用差异信息赋权的方法中嫡权法最优01.2赋权原理不同的方法息赋权复相关系数法是对于任息指标体系信息0为探讨2种方法有无一致性建立
5、同差究P权法在相关组的赋数法在差异组的赋权结关组利用修正的复相存在1个容许度止义TOL越小指标的相关性度止义方差膨胀因VIF子大于10或者平均方差指标之问的相关性强方差膨胀因子均值分体系和相关性递减指标相关性递增指标体系下结果中指标权重的区分相关性递减指标体系下结果中指标权重的区分中指标体系的建立比较权法利用差异信利用重复信息赋权0但都包含差异信息和重复的适用条件、赋权结果异组对立的相关组研权结果、研究复相关系果进而比较分析0相关系数对每1个指标容许度为TOL，TO)L=1-R2就越强1:20利用容许=1/1PL单个方差膨胀因膨胀因子大于1说明独立性越弱120利用别构建相关性递增指标体系0由图3可知在复相关系数法的赋权度不是很明显0在相关复相关系数法的赋权度相对明显0现实条件尽力选择相互独立的指
