变异系数法确定权重matlab

确定权重的变异系数法是一种常用的方法，可以使用MATLAB进行计算。具体步骤如下：

1. 构建矩阵：将每个指标的数据按行排列形成一个矩阵。

2. 计算每个指标的平均值和标准差。

3. 计算变异系数：每个指标的标准差除以平均值，即为该指标的变异系数。

4. 计算权重：将每个指标的变异系数除以所有指标变异系数之和，即可得到每个指标的权重。

下面是MATLAB代码示例：

% 构建矩阵
A = [1, 2, 3, 4; 
     2, 4, 6, 8; 
     3, 6, 9, 12; 
     4, 8, 12, 16];

% 计算平均值和标准差
mu = mean(A);
sigma = std(A);

% 计算变异系数
cv = sigma ./ mu;

% 计算权重
w = cv / sum(cv);

其中，变异系数计算可以使用MATLAB内置函数`std`和`mean`，也可以手动计算。计算权重时，需要将变异系数除以所有变异系数之和，得到的就是每个指标的权重。

相关问题

变异系数法求权重matlab

变异系数法是一种常用的求解指标权重的方法，其基本思想是通过计算各指标的变异系数来确定各指标的权重。在Matlab中实现变异系数法求权重，可以参考以下步骤：

1.准备数据集，将各指标的数据存储在一个矩阵中。

2.计算各指标的标准差和平均值，然后计算各指标的变异系数。

3.根据变异系数计算各指标的权重。

4.利用所求得的权重对对象进行打分。

以下是Matlab代码实现变异系数法求权重和打分的过程：

% 准备数据集
data = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];

% 计算各指标的标准差和平均值
std_data = std(data);
mean_data = mean(data);

% 计算各指标的变异系数
cv_data = std_data ./ mean_data;

% 计算各指标的权重
weight = cv_data ./ sum(cv_data);

% 利用所求得的权重对对象进行打分
score = data * weight';

其中，data为数据集，std_data为各指标的标准差，mean_data为各指标的平均值，cv_data为各指标的变异系数，weight为各指标的权重，score为对象的得分。

MATLAB变异系数法计算权重

MATLAB变异系数法是一种常见的用于计算权重的方法。下面是一个简单的 MATLAB 代码来计算变异系数。

假设我们有 m 个样本，每个样本有 n 个指标。我们将这些指标按列组成一个 n×m 的矩阵 X。那么，计算变异系数的 MATLAB 代码如下：

% 计算每个指标（列）的平均值和标准差
mu = mean(X, 2); % 按列求平均值
sigma = std(X, 0, 2); % 按列求标准差，除以 (m-1)

% 计算变异系数
cv = sigma ./ mu;

通过这段代码，我们可以得到每个指标的变异系数。这些变异系数可以用于计算每个指标对于整个权重的贡献。具体方法可以用层次分析法等方法来确定。

希望我的回答对您有所帮助。