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指标权重建模系列三:白话改进CRITIC法赋权(附Python源码)
1、前文讲述了CRITIC法赋权重的基本概念，其中涉及波动度与冲突度两个关键点。波动度指的是同一指标下数据的标准差，冲突度则衡量了指标间的相关性。数据模型介绍 在数据集中，n个样本，m个指标，数学表达如下：公式略 对CRITIC方法的改进 改进CRITIC法需聚焦波动度与冲突度。
2、数据导入等步骤省略 计算对比度矩阵、矛盾矩阵等 权重计算等步骤省略 Python源码如下：CRITIC法Python源码示例 数据导入等步骤省略 计算对比度矩阵、矛盾矩阵等 权重计算等步骤省略 通过上述代码，可以实现CRITIC法的计算过程，从而对银行的评价指标进行客观赋权。
3、CRITIC权重赋值法，一种数据驱动、客观为指标赋权的方法，不同于信息熵法，其核心概念在于数据波动度和冲突度。波动度衡量指标内取值差异性，冲突度则反映指标间的线性关系。CRITIC法计算流程包括数据模型定义、归一化处理、信息承载量计算和权重计算。
4、Python。CRITIC是Diakoulaki（1995）提出一种评价指标客观赋权方法。该方法在对指标进行权重计算时围绕两个方面进行：对比度和矛盾（冲突）性。
5、第一类为AHP层次法和优序图法；此类方法利用数字的相对大小信息进行权重计算；此类方法为主观赋值法，通常需要由专家打分或通过问卷调研的方式，得到各指标重要性的打分情况，得分越高，指标权重越大。此类方法适合于多种领域。
microct分析软件
1、MicroCT是一种计算机断层扫描技术，可用于对微小样品进行高分辨率的X射线断层扫描。在MicroCT分析中，通常需要使用图像处理软件来处理MicroCT扫描数据，以便获得更准确的图像和数据。常见的MicroCT分析软件包括Scancoct、MicroViewer、ScanIP等。
2、MicroCT分析主要包括扫描前的准备、扫描数据的获取、扫描数据的处理、图像重建和图像分析等步骤。扫描前的准备：样品定位与校准：使用专门的准备软件对样品进行精确定位和校准，确保扫描时样品处于正确的位置和姿态。样品准备：根据扫描目的，对样品进行适当的预处理，如固定、脱水、染色等，以提高扫描效果。
3、中国平生医疗（PINGSENG Healthcare）的VENUS 001型Micro-CT仪器，搭载Avatar3分析软件，广泛应用于各类科研场景。它在成像技术领域展现强大功能，涉及多个研究领域：骨科研究：利用Micro-CT分析大鼠股骨的骨质疏松情况和颅骨对生成材料的骨形成性能。
指标权重确定方法及具体步骤介绍?
具体步骤与方法详解：AHP层次分析法：利用两两比较构建矩阵，计算权重，适用于多层次评价。优序图法：通过比较指标间的相对重要性，自动构建权重矩阵。熵值法：利用数据的不确定性来确定权重，适用于截面数据或面板数据。CRITIC权重：综合考虑对比强度和冲突性，用于稳定性与相关性较大的数据。
科学确定指标权重_AHP的方法如下：确定指标相对重要性：使用两两比较的方法，通过19的标度来表示各个指标之间的相对重要性。也可以基于指标与最终结果的相关度来确定相对重要性，并进行归一化处理。构建判断矩阵：根据第一步得到的指标重要性，构建一个判断矩阵，该矩阵反映了各指标之间的相对重要性关系。
在评价指标法中，计算权重的方法是将某一评价指标的分值除以所有评价指标的总分，然后乘以100%。这个过程可以具体化为以下步骤：首先，确定所有评价指标的总分。假设总分为100分。其次，选择一个特定的评价指标。例如，这个指标的分值为30分。
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。
(1)首先将数据标准化，这是考虑到不同数据间的量纲不一致，因而必须要无量纲化。(2)对标准化后的数据进行因子分析(主成分方法)，使用方差最大化旋转。(3)写出主因子得分和每个主因子的方程贡献率。
指标权重定义方法及原理
1、熵值法：这种方法源自SPSS的在线资源SPSSAU_SPSS熵值法，它通过计算每个数据点的综合得分来确定权重，例如，假设ccc3的权重分别为492%、313%和296%，则综合得分 = c1*492% + c2*313% + c3*296%。
2、第一类为AHP层次法和优序图法；此类方法利用数字的相对大小信息进行权重计算；此类方法为主观赋值法，通常需要由专家打分或通过问卷调研的方式，得到各指标重要性的打分情况，得分越高，指标权重越大。此类方法适合于多种领域。比如想构建一个员工绩效评价体系，指标包括工作态度、学习能力、工作能力、团队协作。
3、指标权重，即某一被评价对象各评估指标在整体中价值的高低、重要性程度与所占比例的量化表示。依据统计学规则，将某项事物所包含的所有指标权重相加视为1（即100%），各个指标的权重则以小数形式体现，称为“权重系数”。此系数体现了各指标在评估体系中相对的重要性。
4、权重法的定义：权重法是一种多指标决策方法，用于将各个指标或因素的重要性纳入考虑，从而综合评估不同因素对整体结果的贡献。权重法的公式：假设有n个指标或因素，它们分别用x1， x2， ...， xn表示，对应的权重用w1， w2， ...， wn表示。
5、指标权重：某被测对象各个考察指标在整体中价值的高低和相对重要的程度以及所占比例的大小量化值。按统计学原理，将某事物所含各个指标权重之和视为1(即100%)、而其中每个指标的权重则用小数表示．称为“权重系数”。
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