权重确定方法
确定指标体系权重的方法可分为主观赋值法和客观赋值法两大类。主观赋值法，即计算权重的原始数据主要由评估者根据经验主观判断得到，如主观加权法、专家调查法、层次分析法、比较加权法、多元分析法和模糊统计法等。客观赋值法，即计算权重的原始数据由测评指标在被测评过程中的实际数据得到，如均方差法、主成分分析法、熵值法、CRITIC法等。这两类方法各有优缺点，主观赋值法客观性较差，但解释性强; 在大多数情况下，客观赋值法确定的权重精度较高，但又是会与实际情况相悖，而且解释性较差，对所得到的结果难以给出明确的解释。
以下主要讨论客观赋值法：
一、 熵权法
一般来说，若某个指标的信息熵指标权重确定方法之熵权法越小，表明指标值得变异程度越大，提供的信息量越多，在综合评价中所能起到的作用也越大，其权重也就越大。相反，某个指标的信息熵指标权重确定方法之熵权法越大，表明指标值得变异程度越小，提供的信息量也越少，在综合评价中所起到的作用也越小，其权重也就越小。赋权步骤如下：
1. 数据标准化
标准化公式：
2.求各指标的信息熵
根据信息论中信息熵的定义，一组数据的信息熵
,其中
.
3.确定各指标权重
根据信息熵的计算公式，计算出各个指标的信息熵为 ， ， ………..， 。通
过信息熵计算各指标的权重： ,（i=1,2,3…….,k）
二、 主成分分析法
将原有多个相关性较强的变量 、 、 、 …… 重新整合，生成几个少数不相关的变量 、 、 …… ，使它们尽可能多地原有变量的信息，其中 、 、 …… ，就叫做主成分，依次为第一主成分、第二主成分、第三主成分……第p主成分。主要步骤如下：
1. 首先进行KMO检验，观察适合主成分分析的程度。 。。。。。。。。。。。
三、 均方差
首先求出这些随机变量的均方差，然后将这些均方差归一化，其结果即为各指标的权重系数。
四、 CRITIC法
各个评价指标的客观权重确定是以指标内的变异性和冲突性来综合衡量的。一是评价指标内的变异性，以标准差的形式来表现，表示同一指标各个评价对象之间取值差距的大小，标准差越大各对象之间取值差距越大。二是评价指标的冲
突性，以 表示 。指标之间的冲突性以指标之间的相关性为基础，其中 为评价指标i和j之间的相关系数，如两个指标之间具有较强的正相关，说明两个指标冲突性较低。
PS：很多论文中将主观赋值法和客观赋值法相结合起来，这样使权重确定更加
专业，同时也更加客观。
当确定后初始权重后，也有论文利用最小二乘法对权重参数进行最优化处理。