目录 效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 根据信息熵的定义，对于某项指标，可以用熵值来判断某个指标的离散程度，其信息熵值越小，指标的离散程度越大， 该指标对综合评价的影响（即权重）就越大，如果某项指标的值全部相等，则该指标在综合评价中不起作用。因此，可利用信息熵这个工具，计算出各个指标的权重，为多指标综合评价提供依据。 变异系数只在平均值不为

目录 效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 综合评价 | 基于层次-熵权-变异系数-正态云组合法的综合评价模型（Matlab） AHP层次分析法是一种解决多目标复杂问题的定性和定量相结合进行计算决策权重的研究方法。该方法将定量分析与定性分析结合起来，用决策者的经验判断各衡量目标之间能否实现的标准之间的相对重要程度，并合理地给出每个决策方案的每个标准

遗传变异系数是测度试验点的分辨力的，当GCV值小时，表明试点的分辨力低（即品种间性状表现差异小）；而当GCV值大时，表明试点的分辨力高（即品种间性状表现差异大）。 品种间遗传变异系数是单点试验中各品种的遗传变异（遗传方差的开方值）占试验均值的百 分比：，单位：%。 MSt（mean square of trait ）为品种的遗传方差。 参照： 科学网—遗传方差成分估计（Estimated

变异系数法是根据统计学方法计算得出系统各指标变化程度的方法，是直接利用各项指标所包含的信息，通过计算得到指标的权重，因此是一种客观赋权的方法。 如果这个指标的变化能够很大影响我们的对象就权重很大 需要进行预处理 指标正向化 指标标准化 参考前面的博客 方差大可以反映数据的权重 变异系数为方差÷均值 计算均值，再计算方差 最后直接计算方差除于均值，则求出权重

目录 1.什么是变异系数？2.为什么使用变异系数？3.实例分析4.注意事项5.结论   在数据分析和统计学中，理解和比较数据集的变异程度是至关重要的。为了实现这一目标，变异系数法（Coefficient of Variation, CV）提供了一个非常有效的工具。本文将详细介绍变异系数法的算法原理，并通过一个实例分析来展示它在实际应用中的力量。 1.什么是变异系数？