Thesis熵权法权重计算器（信息熵 · 差异系数 · 客观权重）
粘贴各评价对象的多指标原始数据，几秒钟完成极差标准化、信息熵、差异系数与客观权重的计算和排序——「熵权法确定指标权重」是综合评价、TOPSIS、耦合协调度类论文定权的高频客观方法。纯浏览器本地计算、数据不上传，免注册、完全免费。
免注册 · 公测期免费 · 数据留在你的浏览器本地
为什么熵权法权重值得自己先算一遍
「指标权重怎么定」是所有综合评价类论文绕不开的问题：AHP 靠专家打分（主观），熵权法完全由数据的离散程度决定权重（客观）——某指标在各对象间差异越大、提供的信息越多、权重越高。评阅人问「权重怎么来的」时，熵权法是最不怕追问的答案之一。
极差标准化（正向 (x-min)/(max-min)、负向 (max-x)/(max-min)）→ 比重 pᵢⱼ = x′ᵢⱼ/Σx′ᵢⱼ → 信息熵 eⱼ = -1/ln(m)·Σpᵢⱼ·ln(pᵢⱼ)（约定 p = 0 时该项取 0）→ 差异系数 dⱼ = 1-eⱼ → 权重 wⱼ = dⱼ/Σdⱼ——与国内主流期刊和教材通用步骤同口径。
各指标的熵值、差异系数、权重从大到小排序列出，并用标准化值加权算出各对象综合得分与排名，「写进论文」句式一键复制——权重直接可接 TOPSIS、耦合协调度、模糊综合评价（本站均有计算器）。
计算在你的浏览器里完成，数据不发送到服务器，不调用 AI，随时可以换一组数据重算。
怎么用（3 步）
- 整理「对象 × 指标」原始数据：如需区分指标方向可先填一行方向（行首写「方向」，正向填 +、负向填 -，默认全部正向）；之后每行一个评价对象（行首可带名称，后面是各指标原始值），从 Excel 复制即可；
- 点「计算熵权法权重」查看各指标的信息熵 e、差异系数 d、权重 w 与各对象加权综合得分排名；
- 把「写进论文」句式一键复制进论文，权重可直接用于 TOPSIS/耦合协调度/模糊综合评价定权，正式结论建议再用 SPSSAU/MATLAB 复核一遍。
常见问题
计算用的是什么方法？
设 m 个对象、n 个指标。先极差标准化：正向指标 x′ = (x-min)/(max-min)，负向指标 x′ = (max-x)/(max-min)；再算比重 pᵢⱼ = x′ᵢⱼ/Σᵢx′ᵢⱼ，信息熵 eⱼ = -1/ln(m)·Σᵢpᵢⱼ·ln(pᵢⱼ)（p = 0 的项按 0 计），差异系数 dⱼ = 1-eⱼ，权重 wⱼ = dⱼ/Σdⱼ——与国内主流教材与期刊的熵权法步骤同口径。
正向指标和负向指标怎么区分？
数值越大越好的是正向指标（产值、满意度、合格率），越小越好的是负向指标（成本、投诉率、能耗）。在第一行方向行用 +/- 标注，负向指标会按 (max-x)/(max-min) 反向标准化——方向标错权重方向就错，这是熵权法最常见的失分点。
为什么某个指标权重特别大/特别小？
熵权法权重完全由数据离散程度决定：某指标在各对象间差异越大（信息熵越小），权重越大；各对象取值几乎相同的指标（信息熵接近 1）权重接近 0。如果某指标所有对象取值完全相同，它无区分信息，本工具按权重 0 处理并提示——这不是错误，而是熵权法的本义。
熵权法和 AHP 有什么区别？可以结合吗？
AHP 由专家两两比较打分定权（主观赋权），熵权法由数据离散程度定权（客观赋权）。两者常结合使用：组合权重 w = α·w(AHP) + (1-α)·w(熵权)，或乘法合成后归一化——论文中写明组合方式即可。本站也有 AHP 层次分析法计算器。
算出的权重怎么接着用？
三个常见去处：① 加权 TOPSIS（本站熵权法 TOPSIS 计算器可一步完成）；② 线性加权得各子系统综合评价值，再进耦合协调度模型；③ 作为模糊综合评价的权重向量。本工具还直接给出各对象按标准化值加权的综合得分与排名，可作为简单线性加权评价结论。
对数据有什么要求？
至少 2 个对象、2 个指标，数据为数值型原始值（不必预先标准化，工具内部做极差标准化）。对象数太少（如只有 2-3 个）时熵值估计不稳，论文中建议对象数 ≥ 5；含缺失值的行请先补齐或删除。
我的数据会被上传吗？
不会。计算完全在你的浏览器本地完成，任何数据都不发送到服务器，也不调用 AI 服务。
权重算好了，实证章一站写完
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