怎么知道权重有多少

❶ 不知道怎样计算权重告诉你8种确定权重方法

计算权重是一种常见的分析方法，在实际研究中，需要结合数据的特征情况进行选择，比如数据之间的波动性是一种信息量，那么可考虑使用CRITIC权重法或信息量权重法；也或者专家打分数据，那么可使用AHP层次法或优序图法。

本文列出常见的权重计算方法，并且对比各类权重计算法的思想和大概原理，使用条件等，便于研究人员选择出科学的权重计算方法。

首先列出常见的8类权重计算方法，如下表所示：

这8类权重计算的原理各不相同，结合各类方法计算权重的原理大致上可分成4类，分别如下：

第一类、信息浓缩 (因子分析和主成分分析)

计算权重时，因子分析法和主成分法均可计算权重，而且利用的原理完全一模一样，都是利用信息浓缩的思想。因子分析法和主成分法的区别在于，因子分析法加带了‘旋转’的功能，而主成分法目的更多是浓缩信息。

‘旋转’功能可以让因子更具有解释意义，如果希望提取出的因子具有可解释性，一般使用因子分析法更多；并非说主成分出来的结果就完全没有可解释性，只是有时候其解释性相对较差而已，但其计算更快，因而受到广泛的应用。

比如有14个分析项，该14项可以浓缩成4个方面(也称因子或主成分)，此时该4个方面分别的权重是多少呢？此即为因子分析或主成分法计算权重的原理，它利用信息量提取的原理，将14项浓缩成4个方面（因子或主成分），每个因子或主成分提取出的信息量（方差解释率）即可用于计算权重。接下来以SPSSAU为例讲解具体使用因子分析法计算权重。

如果说预期14项可分为4个因子，那么可主动设置提取出4个因子，相当于14句话可浓缩成4个关键词。

但有的时候并不知晓到底应该多少个因子更适合，此时可结合软件自动推荐的结果和专业知识综合进行判断。点击SPSSAU‘开始分析’后，输出关键表格结果如下：

上表格中黄色底纹为‘旋转前方差解释率’，其为没有旋转前的结果，实质上就是主成分的结果。如果是使用因子分析，一般使用‘旋转后方差解释率’对应的结果。

结果中方差解释率%表示每个因子提取的信息量，比如第1个因子提取信息量为22.3%，第2个因子为21.862%，第3个因子为18.051%，第4个因子为10.931%。并且4个因子累积提取的信息量为73.145%。

那么当前4个因子可以表述14项，而且4个因子提取出14项的累积信息量为73.145%。现希望得到4个因子分别的权重，此时可利用归一化处理，即相当于4个因子全部代表了整体14项，那么第1个因子的信息量为22.3%/73.145%=30.49%；类似的第2个因子为21.862%/73.145%=29.89%；第3个因子为18.051%/73.145%=24.68%；第4个因子为10.931%/73.145%=14.94%。

如果是使用主成分法进行权重计算，其原理也类似，事实上结果上就是‘旋转前方差解释率’值的对应计算即可。

使用浓缩信息的原理进行权重计算时，只能得到各个因子的权重，无法得到具体每个分析项的权重，此时可继续结合后续的权重方法（通常是熵值法），得到具体各项的权重，然后汇总在一起，最终构建出权重体系。

通过因子分析或主成分分析进行权重计算的核心点即得到方差解释率值，但在得到权重前，事实上还有较多的准备工作，比如本例子中提取出4个因子，为什么是4个不是5个或者6个；这是结合专业知识和分析方法提取的其它指标进行了判断；以及有的时候某些分析项并不适合进行分析，还需要进行删除处理后才能进行分析等，此类准备工作是在分析前准备好，具体可参考SPSSAU帮助手册里面有具体的实际案例和视频说明等。

第二类、数字相对大小 (AHP层次法和优序图法)

计算权重的第二类方法原理是利用数字相对大小，数字越大其权重会相对越高。此类原理的代表性方法为AHP层次法和优序图法。

1. AHP层次法

AHP层次分析法的第一步是构建判断矩阵，即建立一个表格，表格里面表述了分析项的相对重要性大小。比如选择旅游景点时共有4个考虑因素，分别是景色，门票，交通和拥护度，那么此4个因素的相对重要性构建出判断矩阵如下表：

表格中数字代表相对重要的大小，比如门票和景色的数字为3分，其说明门票相对于景色来讲，门票更加重要。当然反过来，景色相对于门票就更不重要，因此得分为1/3=0.3333分。

AHP层次分析法正是利用了数字大小的相对性，数字越大越重要权重会越高的原理，最终计算得到每个因素的重要性。AHP层次分析法一般用于专家打分，直接让多位专家（一般是4~7个）提供相对重要性的打分判断矩阵，然后进行汇总（一般是去掉最大值和最小值，然后计算平均值得到最终的判断矩阵，最终计算得到各因素的权重。

SPSSAU共有两个按键可进行AHP层次分析法计算。

如果是问卷数据，比如本例中共有4个因素，问卷中可以直接问“景色的重要性多大？”，“门票的重要性多大？”，“交通的重要性多大？”，“拥护度的重要性多大？”。可使用SPSSAU【问卷研究】--【权重】，系统会自动计算平均值，然后直接利用平均值大小相除得到相对重要性大小，即自动计算得到判断矩阵而不需要研究人员手工输入。

如果是使用【综合评价】--【AHP层次分析法】，研究人员需要自己手工输入判断矩阵。

2. 优序图法

除了AHP层次分析法外，优序图法也是利用数字的相对大小进行权重计算。

数字相对更大时编码为1，数字完全相同为0.5，数字相对更我码为0。然后利用求和且归一化的方法计算得到权重。比如当前有9个指标，而且都有9个指标的平均值，9个指标两两之间的相对大小可以进行对比，并且SPSSAU会自动建立优序图权重计算表并且计算权重，如下表格：

上表格中数字0表示相对不重要，数字1表示相对更重要，数字0.5表示一样重要。比如指标2的平均值为3.967，指标1的平均值是4.1，因此指标1不如指标2重要；指标4的平均值为4.3，重要性高于指标1。也或者指标7和指标9的平均得发均为4.133分，因此它们的重要性一样，记为0.5。结合上面最关键的优序图权重计算表，然后得到各个具体指标（因素）的权重值。

优序图法适用于专家打分法，专家只需要对每个指标的重要性打分即可，然后让软件SPSSAU直接结合重要性打分值计算出相对重要性指标表格，最终计算得到权重。

优序图法和AHP法的思想上基本一致，均是利用了数字的相对重要性大小计算。一般在问卷研究和专家打分时，使用AHP层次分析法或优序图法较多。

第三类、信息量 (熵值法)

计算权重可以利用信息浓缩，也可利用数字相对重要性大小，除此之外，还可利用信息量的多少，即数据携带的信息量大小（物理学上的熵值原理）进行权重计算。

熵值是不确定性的一种度量。信息量越大，不确定性就越小，熵也就越小；信息量越小，不确定性越大，熵也越大。因而利用熵值携带的信息进行权重计算，结合各项指标的变异程度，利用信息熵这个工具，计算出各项指标的权重，为多指标综合评价提供依据。

在实际研究中，通常情况下是先进行信息浓缩法（因子或主成分法）得到因子或主成分的权重，即得到高维度的权重，然后想得到具体每项的权重时，可使用熵值法进行计算。

SPSSAU在【综合评价】模块中提供此方法，其计算也较为简单易懂，直接把分析项放在框中即可得到具体的权重值。

第四类、数据波动性或相关性 (CRITIC、独立性和信息量权重)

可利用因子或主成分法对信息进行浓缩，也可以利用数字相对大小进行AHP或优序图法分析得到权重，还可利用物理学上的熵值原理（即信息量携带多少）的方法得到权重。除此之外，数据之间的波动性大小也是一种信息，也或者数据之间的相关关系大小，也是一种信息，可利用数据波动性大小或数据相关关系大小计算权重。

1. CRITIC权重法

CRITIC权重法是一种客观赋权法。其思想在于用两项指标，分别是对比强度和冲突性指标。对比强度使用标准差进行表示，如果数据标准差越大说明波动越大，权重会越高；冲突性使用相关系数进行表示，如果指标之间的相关系数值越大，说明冲突性越小，那么其权重也就越低。权重计算时，对比强度与冲突性指标相乘，并且进行归一化处理，即得到最终的权重。使用SPSSAU时，自动会建立对比强度和冲突性指标，并且计算得到权重值。

CRITIC权重法适用于这样一类数据，即数据稳定性可视作一种信息，并且分析的指标或因素之间有着一定的关联关系时。比如医院里面的指标：出院人数、入出院诊断符合率、治疗有效率、平均床位使用率、病床周转次数共5个指标；此5个指标的稳定性是一种信息，而且此5个指标之间本身就可能有着相关性。因此CRITIC权重法刚好利用数据的波动性（对比强度）和相关性（冲突性）进行权重计算。

SPSSAU综合评价里面提供CRITIC权重法，如下图所示：

2. 独立性权重法

独立性权重法是一种客观赋权法。其思想在于利用指标之间的共线性强弱来确定权重。如果说某指标与其它指标的相关性很强，说明信息有着较大的重叠，意味着该指标的权重会比较低，反之如果说某指标与其它指标的相关性较弱，那么说明该指标携带的信息量较大，该指标应该赋予更高的权重。

独立性权重法仅仅只考虑了数据之间相关性，其计算方式是使用回归分析得到的复相关系数R 值来表示共线性强弱（即相关性强弱），该值越大说明共线性越强，权重会越低。比如有5个指标，那么指标1作为因变量，其余4个指标作为自变量进行回归分析，就会得到复相关系数R 值，余下4个指标重复进行即可。计算权重时，首先得到复相关系数R 值的倒数即1/R ，然后将值进行归一化即得到权重。

比如某企业计划招聘5名研究岗位人员，应聘人员共有30名，企业进行了五门专业方面的笔试，并且记录下30名应聘者的成绩。由于专业课成绩具有信息重叠，因此不能简单的直接把成绩加和用于评价应聘者的专业素质。因此使用独立性权重进行计算，便于得到更加科学客观的评价，选出最适合的应聘者。

SPSSAU综合评价里面提供独立性权重法，如下图所示：

3. 信息量权重法

信息量权重法也称变异系数法，信息量权重法是一种客观赋权法。其思想在于利用数据的变异系数进行权重赋值，如果变异系数越大，说明其携带的信息越大，因而权重也会越大，此种方法适用于专家打分、或者面试官进行面试打分时对评价对象（面试者）进行综合评价。

比如有5个水平差不多的面试官对10个面试者进行打分，如果说某个面试官对面试者打分数据变异系数值较小，说明该面试官对所有面试者的评价都基本一致，因而其携带信息较小，权重也会较低；反之如果某个面试官对面试者打分数据变异系数值较大，说明该面试官对所有面试者的评价差异较大，因而其携带信息大，权重也会较高。

SPSSAU综合评价里面提供信息量权重法，如下图所示：

 对应方法的案例说明、结果解读这里不再一一详述，有兴趣可以参考SPSSAU帮助手册。

❷ 抖音怎么查权重

抖音的·账号权重等级可以在微信查看。下面给大家整理了相关的内容分享，感兴趣的小伙伴不要错过，赶快来看一下吧！

操作流程如下：

1、打开微信进入页面，点击下方的“发现”。

❸ 权重比例怎么算

权重比例怎么算?
问题一：权重计算方法学校领导9分，授课老师（10+9）/2=9.5分，班干部是9分，同学分别是（10+8）/2=9分
甲同学测评分数=9×0.4+9.5×0.3+9×畅.2+9×0.1=9.15分

问题二：什么是权重比例权重是一个相对的概念，针对某一指标而言。某一指标的权重是指该指标在整体评价中的相对重要程度。权重是要从若干评价指标中分出轻重来，一组评价指标体系相对应的权重组成了权重体系。
通常来说，设置权重的方法有以下几种：
主观经验法
考核者凭自己以往的经验直接给指标设定权重，一般适用于考核者对考核客体非常熟悉和了解的情况下。
主次指标排队分类法
这是比较常用的一种方法，也称A、B、C分类法。顾名思义，其具体操作分为排队和设置权重两步：排队是将考核指标体系中所有指标按照一定标准，如按照其重要性程度进行排列；设置权重是在排队的基础上，按照A、B、C三类指标设置权重。
专家调查法
这种方法是聘请有关专家，对考核指标体系进行深入研究，由每位专家先独立地对考核指标设置权重，然后对每个考核指标的权重取平均值，作为最终权重。同样的指标，对不同的部门和人员来说，各个指标的权重应不一样；不同来源的数据权重也是不一样的。考核实践中应综合运用各种方法科学设置指标权重。通常的做法是主要根据指标的重要性进行设置，并可根据需要适时进行调整。

问题三：权重系数怎么算权重系数
在数学上，为了显示若干量数在总量中所具有的重要程度，分别给予不同的比例系数，这就是加权。
加权的指派系数就是权数，又称权重、权值。
权数分为两种，即自重权数与加重权数。
权重系数是表示某一指标项在指标项系统中的重要程度，它表示在其它指标项不变的情况下，这一指标项的变化，对结果的影响。
权重系数的大小与目标的重要程度有关。对于不同学科，不同年龄阶段，每个指标项的重要程度是不同的，所以各指标项的权重系数必须根据实际情况作出合理的规定。
自重权数：以权数作为指标的分值（或分数），或者以权数直接作为等级的分值。
加重权数：在各指标的已知分值（即自重权数）前面设立的权数。
（1）经验方法
通过访问有经验的专家、学者，以他们在实践中的经验分析哪项指标项重要、哪项指标项不太重要，从而确定这些指标项的权重系数的大小。
（2）多因素统计方法
事先设计好一些问卷问题，将各项指标项列出来，以最重要、重要、次重要的等级让调查对象打勾，再将调查的结果进行统计计算，以计算出来的排序指数Wi的大小来确定权重系数的大小

问题四：权重计算方法权重系数是表示某一指标项在指标项系统中的重要程度，它表示在其它指标项不变的情况下，这一指标项的变化，对结果户影响。
出题人的考察点在于看你是否理解了权重概念。
以题中所举案例，当权重为W1时，所有指标项均为1，也就是说不分重要程度，同等重要，当权重为W2时，突出技术能力和政治思想，此两项为1，高于其他项。当权重为W3时，突出学历和组织能力，此两项为1，高于其他项。
那么当突出技术能力和政治思想时，权重选项为W2，此时，甲得分为0.9×1+0.5×0.5+1×1+1×0.8+0.8×0.8+0.8×0.7+1×0.6=4.75.乙得分为0.7×1+0.9×0.5+0.8×1+0.8×0.8+1×0.8+1×0.7+0.7×0.6=4.51.

问题五：什么叫权重什么叫比重这么跟你说吧，所谓比重就是比例，比如说今年公司的主营业务收入了800万，其他业务收入了200万，那么主营业务的比重就是800/(800+200)=0.8。要说到权重的话，这个需要权重参数，举个例子说，企业通常更看重主营业务，因为这个比较稳定，而其他业务就不一定了，那么企业就会自己设定权重参数，例如主营业务的比重是0.8，但是企业一般就会设定权重参数为0.8以上的数值。不过大多数情况下，我们对于这二者是不加区分的，只有在一些风险比较高的行业，我们才加以区分。

问题六：权重比率的算法请教这个比例是以资金量来说的。打个比方，两市现在的总的资金量假如说是3万亿（这个数字网络一下应该好查到），某一只股票，比如中石化，你F10查看一下大致的资金量。剩下的就是一除，占得比例就出来了。我是这么理解。
我理解的公式是：

权重比例=某只股票的总金额/整个大盘的总资金量
有能人在帮补充吧。

问题七：51分权重占70%要怎么算权重就是占比例，70%就等于0.7，那么51（满分100的话）乘以0.7等于35.7，在比如另一项权重30%，得分100，那么100乘以0.3等于30，总分就是35.7+30=65.7.及格了。

问题八：投标价格权重是什么意思投标价格权重是就是投标价格赋分的比例。比如当地投标要求，货物项目的价格分值占总分值的比重（权重）不得低于30%，不得高于70%；服务项目的价格分值占总分值的比重（权重）不得低于20%，不得高于40%。
投标价格是指投标人依据招标文件章程的条件完成招标项方针预算(假使有的话)、动工、竣工和修补任何缺陷的投标报价。投标的定义是承包者按照招标要求提出报价，争取获得承包任务的工作；投标是与招标相对应的概念，它是指投标人应招标人的邀请或投标人满足招标人最低资质要求而主动申请，按照招标的要求和条件，在规定的时间内向招标人递价，争取中标的行为。

❹ 抖音账号评分和权重怎么查多少分才正常

如今说到抖音对于每个账号都有评估，所以，不同的账号才会有不同的权重，而这个权重分的高低就直接影响着账号能够获取到的曝光度，那么和权重怎么查?
抖音账号评分和权重怎么查 多少分才正常
一、抖音账号评分和权重怎么查?
当你的账号上各项数据显示你的作品被用户喜欢，且视频推荐量、完播率、点赞率、转发量等处于一个高水平的平均值，则代表你的账号权重高，反之亦然。
二、抖音权重分多少分算正常?
1、完善账号资料，信息要尽详，并且要认证。
2、最好是原创的。
3、提高时长，低于7秒的不会被推。
4、不要涉及喝酒、烫头等内容。
三、如想要看评级，在消息里有评价消息，就能够知道评级情况了。先来了解下6类号权:
1、僵号:周内发布的播放量在100以下的号，建议重注;
2、低权号:持续新发的播放量在100-200的账号。这类号的只会被推到低地，若持续没有突破会被降号;
3、中途降:先前可能成千上万，但因为带有广的内容，就会被降权，变为低权号，突然没有推。若是搬运别的，同样会中途降，对于号本身来说损失较大。
4、待推号:持续在1千-3千，为待推荐账户，权高;这时发布高质的原创、点赞数提升，就会推荐到更大的池，就很易上小热门了。等有了小热之后才会有大热的机会。
5、待上热:持续在万以上的号，只需多参与话题活动、等热内容，可以提上大热的概率。所以，账播放多的机会就不少。自然长久的上话题那这些号的权就会非常的高，播放量肯定是不会低的。
6、大v号:这类也是号中权重最高的，会有对接的小二，可以先知道活动。可以给用户带来更多优质的创作，同时吸引更多用户。这也是大v能够迅速上热搜的关键所在了。
抖音帐号评分和权重就给各位小伙伴们介绍到这里，大家在抖音开店时，肯定要了解权重和评分的，大家想要提高权重分的话，一定要完善自己的个人信息视频，一定要保证是原创的。
如今说到抖音对于每个账号都有评估，所以，不同的账号才会有不同的权重，而这个权重分的高低就直接影响着账号能够获取到的曝光度，那么和权重怎么查?
抖音账号评分和权重怎么查 多少分才正常
一、抖音账号评分和权重怎么查?
当你的账号上各项数据显示你的作品被用户喜欢，且视频推荐量、完播率、点赞率、转发量等处于一个高水平的平均值，则代表你的账号权重高，反之亦然。
二、抖音权重分多少分算正常?
1、完善账号资料，信息要尽详，并且要认证。
2、最好是原创的。
3、提高时长，低于7秒的不会被推。
4、不要涉及喝酒、烫头等内容。
三、如想要看评级，在消息里有评价消息，就能够知道评级情况了。先来了解下6类号权:
1、僵号:周内发布的播放量在100以下的号，建议重注;
2、低权号:持续新发的播放量在100-200的账号。这类号的只会被推到低地，若持续没有突破会被降号;
3、中途降:先前可能成千上万，但因为带有广的内容，就会被降权，变为低权号，突然没有推。若是搬运别的，同样会中途降，对于号本身来说损失较大。
4、待推号:持续在1千-3千，为待推荐账户，权高;这时发布高质的原创、点赞数提升，就会推荐到更大的池，就很易上小热门了。等有了小热之后才会有大热的机会。
5、待上热:持续在万以上的号，只需多参与话题活动、等热内容，可以提上大热的概率。所以，账播放多的机会就不少。自然长久的上话题那这些号的权就会非常的高，播放量肯定是不会低的。
6、大v号:这类也是号中权重最高的，会有对接的小二，可以先知道活动。可以给用户带来更多优质的创作，同时吸引更多用户。这也是大v能够迅速上热搜的关键所在了。
抖音帐号评分和权重就给各位小伙伴们介绍到这里，大家在抖音开店时，肯定要了解权重和评分的，大家想要提高权重分的话，一定要完善自己的个人信息视频，一定要保证是原创的。

❺ 怎么计算各个指标的权重

加权平均数的计算公式如下图：

加权平均值即将各数值乘以相应的权数，然后加总求和得到总体值，再除以总的单位数。加权平均值的大小不仅取决于总体中各单位的数值（变量值）的大小，而且取决于各数值出现的次数（频数），由于各数值出现的次数对其在平均数中的影响起着权衡轻重的作用，因此叫做权数。

意义：

权重是一个相对的概念，是针对某一指标而言。某一指标的权重是指该指标在整体评价中的相对重要程度。权重表示在评价过程中，是被评价对象的不同侧面的重要程度的定量分配，对各评价因子在总体评价中的作用进行区别对待。事实上，没有重点的评价就不算是客观的评价。

❻ 如何查看抖音权重

可以打开微信，点击搜索“抖大大”小程序，进入页面，输入抖音昵称或者ID账号，可以查看权重等级，还可以了解涨粉趋势等信息。

权重是指某一因素或指标相对于某一事物的重要程度，其不同于一般的比重，体现的不仅仅是某一因素或指标所占的百分比，强调的是因素或指标的相对重要程度，倾向于贡献度或重要性。

通常，权重可通过划分多个层次指标进行判断和计算，常用的方法包括层次分析法、模糊法、模糊层次分析法和专家评价法等。

❼ 权重怎么看

总的来说，店铺权重就是一个积分的过程。而积分来自不同的几个方面。

一、标题的优化

标题也是有权重分的。优化好标题会积累一定的权重分，但是这个并不固定。假如你的关键词被人搜索点击一次，加一分，收藏一次加一分，购买了又加一分，那么你的权重就提高了一点。真正的权重原理相同，但是积分形式不同，需要关键词点击量，收藏量积累到很多量，权重才会增加。

二、流量积累与转换

点击量、停留时间、 浏览、咨询、服务，这些都是可以转换的成积分的，所以这是提高权重的关键。转换率也是权重提高的关键。流量多反而会稀释我们的转换率，还不利于权重分的积累。精准的流量却可以权重分的增加。所以这两者既矛盾，也相关。

三、直通车的使用

很多人在店铺开始都会用直通车，开车慢慢练，车开的好，这个权重分是可以慢慢拿的到的。开不好没关系，因为他不会扣你的分。

四、DSR评分

DSR店铺评分是权重的关键，信誉再好，如果你的DSR都飘绿了，那说明你的权重分比别人低好多，怎么追回呢？除了请求你的买家5星好评，再不断的提高其他细节，追回你的权重分之外，看下哪些细节没有完善。而且DSR很低的的话，你需要重新分析，相比其他卖家你的店铺到底是哪些不足，然后取其精华，去其糟粕，好好规划一下。

❽ 权重的计算方法 如何计算权重

1、权重计算即将各数值乘以相应的权数，然后加总求和得到总体值，再除以总的单位数。

2、权重的值就是加权平均值，值的大小不仅取决于总体中各单位的数值（变量值）的大小，而且取决于各数值出现的次数（频数），由于各数值出现的次数对其在平均数中的影响起着权衡轻重的作用，因此叫做权数。

❾ 抖音账号权重等级怎么查看

抖音查看自己的权重需要先打开微信，然后点击发现，再点击小程序，接着搜索抖大大，最后输入自己的抖音号查看即可。

权重对于我们运营者和用户来说是看不到的，抖音权重是抖音账号的一项内在数值，它会影响到我们作品的曝光。

如果账号权重低，发布的视频得到的初始推荐量也相对较低，被人看见的机会就小；反之，就能获得较多的曝光和推荐量，进入更大的流量推荐池，形成小热门，甚至大热点。

抖音，是由字节跳动孵化的一款音乐创意短视频社交软件。该软件于2016年9月20日上线，是一个面向全年龄的短视频社区平台。

2019年1月18日下午，中央电视台与抖音短视频举行新闻发布会，正式宣布抖音将成为《2019年中央广播电视总台春节联欢晚会》的独家社交媒体传播平台，会上公布了2019年央视春晚“幸福又一年”的新媒体行动，抖音将同央视春晚在短视频宣发及社交互动等领域展开全方位深度合作。

❿ 抖音权重在哪里查看

抖音权重查看方法如下：

1、打开【微信】，点击右上角的【查找】。