In information theory, entropy is a

In information theory, entropy is a measure of uncertainty. The greater the amount of information, the smaller the uncertainty and the smaller the entropy; the smaller the amount of information, the greater the uncertainty and the greater the entropy. According to the characteristics of entropy, we can judge the randomness and disorder degree of an event by calculating the entropy value, and we can also use the entropy value to judge the dispersion degree of an indicator. The greater the impact. Therefore, the information entropy can be used to calculate the weight of each indicator according to the degree of variation of each indicator, which provides a basis for comprehensive evaluation of multiple indicators.

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在信息论中，熵是不确定性的量度。信息量越大，不确定性越小，熵越小；信息量越小，不确定性越大，熵越大。根据熵的特征，可以通过计算熵值来判断事件的随机性和无序度，也可以使用熵值来判断指标的离散度。影响越大。因此，可以利用信息熵根据各个指标的变化程度来计算各个指标的权重，为综合评价多个指标提供依据。

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在信息理论中，熵是一种不确定性的度量。信息量越大，不确定性越小，熵越小;信息量越小，不确定性越大，熵越大。根据熵的特征，通过计算熵值来判断事件的随机性和无序程度，还可以利用熵值来判断指标的分散程度。影响越大。因此，信息熵可用于根据每个指标的变化程度计算每个指标的重量，这为综合评价多个指标提供了依据。

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在信息论中，熵是一种不确定性的度量。信息量越大，不确定性越小，熵越小；信息量越小，不确定性越大，熵越大。根据熵的特点，我们可以通过计算熵值来判断事件的随机性和无序程度，也可以利用熵值来判断指标的离散程度。影响越大。因此，信息熵可以根据各指标的变化程度来计算各指标的权重，为多指标综合评价提供依据。

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