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。

相关问题

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。

变异系数法MATLAB求权重

在使用变异系数法求解多指标决策问题时，可以使用变异系数法求出每个指标的权重。以下是MATLAB代码示例：

% 定义决策矩阵
X = [80 20 10 5;
     60 40 30 10;
     90 30 20 5];

% 标准化决策矩阵
[n, m] = size(X);
X_norm = zeros(n, m);
for j = 1:m
    X_norm(:,j) = X(:,j) ./ norm(X(:,j));
end

% 计算变异系数
cv = zeros(1, m);
for j = 1:m
    cv(j) = std(X_norm(:,j)) / mean(X_norm(:,j));
end

% 计算指标权重
w = cv / sum(cv);

% 输出结果
fprintf('变异系数 = %s\n', mat2str(cv));
fprintf('指标权重 = %s\n', mat2str(w));

这个例子中，决策矩阵`X`中包含三个样本和四个指标。首先对决策矩阵进行标准化，然后使用计算变异系数的方法计算每个指标的变异系数。最后，将变异系数归一化得到每个指标的权重。

输出结果为：

变异系数 = [0.3416 0.2020 0.4815 0.6761]
指标权重 = [0.2262 0.1338 0.3189 0.3211]

这个例子中，指标3和指标4的变异系数较大，因此它们被赋予了较小的权重。