熵指标EDI

Ⅰ 微生物熵，求定义及详细解释，反映的指标、测定的方法

微生物熵（微生物碳和土壤有机碳的比值）是评价土壤有机碳动态和质量的有效指标。

土壤有机碳仪测定土壤有机碳；土壤可溶性有机碳用溶液浸提的有机碳量表示；
微生物生物量碳用氯仿熏蒸浸提方法测定，其计算公式为：
微生物生物量碳=土壤有机碳（熏蒸土壤-未熏蒸土壤）/0.38；

微生物熵=微生物碳/土壤有机碳

Ⅱ 熵值法中指标属性为负是什么意思

熵值法的计算公式上会有取对数，因此如果小于等于0的数字取对数，则会出现null值。此种情况共有两种办法。

• 第一种：对数值为0的指标非负平移，如果某列（某指标）数据出现小于等于0，则让该列数据同时加上一个‘平移值’【该值为某列数据最小值的绝对值+0.01】，以便让数据全部都大于0，因而满足算法要求。

• 第二种：研究者也可以手工查看数据并将小于等于0的数据设置为异常值，这种做法会让样本减少。

SPSSAU这两种方法都有提供，在综合评价》熵值法，可以进行分析。

Ⅲ 有二级指标怎么用熵值法

建议先将逆向指标正向化，然后再进行分析,使用数据处理里面的‘正向化’功能即可。具体可查看SPSSAU帮助手册说明。

熵权法的思想是通过计算各指标值与其均值差异程度来计算权重的，定性指标在经过量化后，也可以应用熵权法进行计算，应该注意的是，熵权法通过数据来计算权重，没有考虑指标本身的重要程度，计算得到的权重可解释性较差，最好与主观权重计算相结合，进行综合评价。

基本原理

在信息论中，熵是对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。根据熵的特性，我们可以通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度，也可以用熵值来判断某个指标的离散程度，指标的离散程度越大，该指标对综合评价的影响越大。

以上内容参考：网络-熵值法

Ⅳ 区域经济学中的熵

所谓熵，就是比率的比率。
区域经济学中的熵一般都是指的区位熵哦~~
它由哈盖特（P．Haggett）首先提出并运用于区位分析中。
区位熵在衡量某一区域要素的空间分布情况，反映某一产业部门的专业化程度，以及某一区域在高层次区域的地位和作用等方面，是一个很有意义的指标。
在产业结构研究中，运用区位熵指标主要是分析区域主导专业化部门的状况。

区位熵计算公式：Q=S/P，
式中，Q为区域的经济区位熵，Q大于1，说明区域经济在全国经济中发达，反之欠发达；
Q越大，说明区域的经济发展水平越高，否则发展水平越低。。
S和P分别为该区域GDP和人口数占全国的比重。

另外具体在分析时，s p分别还可以有其他的含义 具体情况具体分析
目的都是反映专业化程度方面的。

我不知道你用的什么教材，所以不知道具体会在哪里提到。
但是我们在进行区域经济研究时 大概区位熵就是以上我介绍的这种意思哦

Ⅳ 高手帮忙：熵值法计算指标权重时，标准化数据出现负数怎么处理负数怎样计算熵值

加一个比它大的数值就行了

Ⅵ 什么是传递熵（最基本的定义），传递熵的公式是什么（可以的话，用中文解释一下），如何推导的

信息熵由Shannon于1948年提出，用于衡量变量不确定性的大小。在此基础上，Schreiber于2000年提出了传递熵的概念。离散过程的传递熵表达式为：

y到x的传递熵实质为y的信息对于x不确定性大小的改变，即y传递给x的信息量的大小。因此，传递熵同样可以作为衡量因果性的指标。传递熵由于考虑的是变量间的信息量传递，而不需要假定变量间具有特定形式的关系，因此具有比Wiener-Granger因果性更好的适用性，尤其是对于非线性系统。

Ⅶ 熵是越大越好还是越小越好呢

熵是描述系统混乱度的量，大号还是小好，要看对象，不知道你指的是什么。

Ⅷ 求解释这个第七题。为什么电阻丝熵变为零，水熵变大于零。还有各个指标。。。都没看太懂。

因为电阻本身热量并未改变，水的热量是来自于电流的电能

Ⅸ 熵的通俗理解是什么

熵的通俗理解如下：

通俗解释就是：熵是衡量我们这个世界中事物混乱程度的一个指标，事物接近混乱状态的程度，事物越无序越混乱，熵越大。反之，则熵小。任何孤立的系统总是存在着从高有序转化为低有序的趋势。这就是熵增的原理。类似于臭味总是会逐渐消散、褶皱的纸很难变得特别平整。

熵概念的提出：

1877年左右，玻尔兹曼提出熵的统计物理学解释。他在一系列论文中证明了：系统的宏观物理性质，可以认为是所有可能微观状态的等概率统计平均值。

例如，考虑一个容器内的理想气体。微观状态可以用每个气体原子的位置及动量予以表达。所有可能的微观状态必须满足以下条件：所有粒子的位置皆在容器的体积范围内；所有原子的动能总和等于该气体的总能量值。

Ⅹ 熵值法有部分指标为0怎么处理

熵值法的计算公式上会有取对数，因此如果小于等于0的数字取对数，则会出现null值。此种情况共有两种办法。

• 第一种：对数值为0的指标非负平移，如果某列（某指标）数据出现小于等于0，则让该列数据同时加上一个‘平移值’【该值为某列数据最小值的绝对值+0.01】，以便让数据全部都大于0，因而满足算法要求。

• 第二种：研究者也可以手工查看数据并将小于等于0的数据设置为异常值，这种做法会让样本减少。

SPSSAU这两种方法都有提供，在综合评价》熵值法，可以进行分析。