谢谢你的建议

多下几篇文献看看就知道了

请教下 层次分析法和熵权法各自数值是怎么得来的

如果论文是调查问卷做数据来源就需要自己调查，如果做定量分析数据就来源于统计年鉴搜集等

你好 能详细讲一讲 因子分析和熵权法的适用数据条件吗？详细

请问李克特量表题可以用熵权法算权重么  我在一些论文上看到有用的  但是很少  我想将熵权和层次分析结合在一起算权重

https://bbs.pinggu.org/thread-10720266-1-1.html 权重计算与评价模型总结。

主成分分析法（PCA）是一种统计方法，用于将多个相关变量转化为少数几个不相关的综合指标，即主成分。这些主成分能最大化数据的方差，帮助减少数据维度而不失重要信息。

熵权法基于信息熵理论来确定权重，通过衡量各指标的信息不确定性来分配权重。这种方法适用于处理多目标决策问题中的不确定性和模糊性。

层次分析法（AHP）是一种定性和定量相结合的多准则决策方法。它将复杂问题分解为多个层次和子因素，并利用对偶比例矩阵计算相对权重，最后合成总权重以做出决策。

因子分析是一种统计技术，旨在识别变量之间的共同因素，通过提取公有因子来降低数据维度。这种方法适用于发现隐藏在大量变量背后的基本结构。

灰色关联分析（GRA）则用于衡量两个或多个序列之间的相似程度，即使在数据量少、信息不完全的情况下也能找出主要影响因素。它基于灰色系统理论，计算不同因素对目标因素的影响程度。

至于构建城市化指数，选择哪种方法取决于你的具体需求和数据特性。如果数据相关性强且需要降维，PCA或因子分析可能适合；若考虑多因素的主观权重，AHP可能较好；而熵权法则适用于处理不确定性；灰色关联分析则能揭示不同因素之间的内在联系。建议先明确评价指标、数据质量和决策目标，再选择合适的方法。

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