利用java或者spass求权重的方法

在Java中，可以使用Apache Commons Math库来计算权重。该库提供了许多数学函数和工具，包括线性代数、统计分析、优化等。针对权重计算，可以使用该库中的多元线性回归方法来进行计算。例如，假设有n个因素影响一个结果，每个因素有m个取值，可以将这些因素和结果看作一个n维向量，对数据进行回归计算，得到每个因素的权重值。

下面是一个使用Apache Commons Math进行多元线性回归计算的Java代码示例：

import org.apache.commons.math3.stat.regression.OLSMultipleLinearRegression;

public class WeightCalculator {
    public static double[] calculateWeights(double[][] x, double[] y) {
        OLSMultipleLinearRegression regression = new OLSMultipleLinearRegression();
        regression.newSampleData(y, x);
        return regression.estimateRegressionParameters();
    }
}

其中，`x`是一个n行m列的矩阵，表示n个因素对应的m个取值，`y`是一个长度为n的向量，表示结果。`calculateWeights`方法返回一个长度为m的向量，表示每个因素的权重值。

在SPSS中，可以使用该软件中内置的统计分析工具来进行权重计算。具体来说，可以使用该软件中的回归分析功能来进行多元线性回归计算。首先，需要导入数据，将因素和结果作为变量，然后打开回归分析对话框，指定因素和结果变量，选择线性回归模型，SPSS会自动计算每个因素的权重值，并输出相应的结果。

总之，Java和SPSS都提供了计算权重的功能，开发者可以根据具体的需求选择适合自己的工具。