收集历年考研报名人数、录取人数、报录比，通过基于熵权法的topsis综合评价方法确定2023考研难度

好的，首先我们需要收集历年的考研报名人数、录取人数以及报录比。这些数据可以从教育部、各个高校的招生网站以及考研论坛等渠道获取。然后，我们可以使用熵权法对数据进行加权处理，以消除不同指标之间的量纲差异。接着，我们可以使用topsis综合评价方法将加权后的数据进行综合评价，得出2023考研的难度等级。

具体步骤如下：

1. 收集历年考研报名人数、录取人数以及报录比数据。

2. 对数据进行归一化处理，以消除不同指标之间的量纲差异。可以使用最大-最小归一化或标准化等方法进行处理。

3. 计算每个指标的权重，可以使用熵权法进行处理。

4. 对归一化后的数据进行加权处理，得到加权后的数据。

5. 使用topsis综合评价方法对加权后的数据进行综合评价，得出2023考研的难度等级。

需要注意的是，这种方法只是一种相对较为科学的评估方法，考研的难度受多种因素影响，仅凭历年数据进行预测可能存在一定的误差。

相关问题

基于熵权法的topsis综合评价方法怎么做

基于熵权法的TOPSIS综合评价方法步骤如下：

1. 确定评价指标及其权重。

2. 将指标归一化，使得所有指标都在0和1之间。具体方法是对于每个指标，先计算出所有样本在该指标上的得分，然后将所有得分除以该指标的最大得分，即可得到该指标上的归一化得分。

3. 计算熵值和权重熵值。对于每个指标，计算出所有样本在该指标上的归一化得分的熵值，然后将所有指标的熵值加权平均即可得到熵值。接着，计算每个指标的权重熵值，即该指标的熵值除以总熵值。

4. 计算每个样本的综合得分。对于每个样本，将其在每个指标上的归一化得分乘以该指标的权重熵值，然后将所有指标的乘积加和即可得到该样本的综合得分。

5. 对所有样本的综合得分进行排序，得到排名最高的样本即为最优解。

以上就是基于熵权法的TOPSIS综合评价方法的具体步骤。在实际应用中，还需要根据具体情况进行参数的设定和结果的解释。

熵权法的TOPSIS综合评价

熵权法和TOPSIS（Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution）是两种常用的多准则决策方法，熵权法用于确定指标权重，而TOPSIS用于综合评价。

熵权法是一种基于信息熵的权重确定方法。其基本思想是，对于一个决策问题，如果某个指标的观测值变化范围较大，那么该指标对决策结果的影响也相对较大。根据信息熵的概念，熵越大表示信息量越大，即不确定性越高。因此，可以使用指标的熵值来衡量其重要性，熵值越大，指标权重越高。

TOPSIS是一种基于距离的综合评价方法。它通过比较每个方案与理想解和反理想解的距离来确定各方案的排序。首先，根据具体问题确定指标的权重；然后，计算每个方案与理想解和反理想解的距离；最后，根据距离值确定各方案的优劣程度。

综合使用熵权法和TOPSIS方法可以实现对多准则问题的评价和排序。首先，利用熵权法确定指标的权重；然后，使用TOPSIS方法对各方案进行评价和排序。

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