python求方差函数,python求均方差

　　标准偏差

　　也称为偏差(均方误差)平均值

　　Error))是每个数据与均值的距离的平均值，用从均值差的平方和到均值的平方根来表示。标准差是方差的算术平方根。标准差反映了数据集的离差。如果平均值相同，标准差不一定相同。

　　方差法的思想类似于熵值法。通常一个指标的标准差越大，指标值的变异程度越大，提供的信息量越大，在综合评价中所起的作用就越大，其权重也就越大。反之，指标的标准差越小，指标值的变异程度越小，提供的信息量越小，在综合评价中的作用就越小，权重也就越小。

　　具体计算步骤如下。

　　(1)对于原始数据矩阵X_ij

　　(I=1，2，…，n；J=1，2，…，m)进行无量纲化处理，无量纲化公式一般采用极值法。指数为z _ ij=(()x _ x _ min))/)x _ max-x _ min))；逆索引为Z_ij () x_max-x_ij) )/) max-x_min)，得到Z_ij矩阵。

　　)2)求随机变量的平均值(z _ j)=1/n) _ (i=1) n？Z_ij

　　)3)求J指数的均方误差(标准差)_ j=) _ (i=1) n？(z_ij-(z_j)))))))))))))))))))).

　　？^2) )

　　(4)最后均方误差)采用标准差)计算各指标的权重)w _ j=_ j) _ (j=1) p？_j

　　)

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