熵权Topsis法stata代码，适用于面板数据，可以处理正向指标和负向指标，配有操作视频以及示例数据，跟着学习即可学会操作。代码均已调试好，操作十分简单，导入自己的数据，修改变量名称即可计算出最后的结果。
熵权TOPSIS法在经管类论文中有着广泛的应用，主要用于多属性决策问题的求解和决策方案的评价，可以将多个正向指标和负向指标综合考虑，得到一个综合得分，然后可以将这个综合指标来进行回归分析或者是量化分析。具体来说，熵权TOPSIS法结合了熵权法和TOPSIS法两种方法。
其中，熵权法是一种用于确定指标权重的方法，它利用信息熵的概念对指标的信息量进行度量，进而计算出每个指标在综合评价中所占的权重。相比于其他权重确定方法，熵权法不需要任何主观性假设，具有较强的客观性和科学性。
而TOPSIS法（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）则是一种常用的多属性决策方法，它通过计算每个方案与最优方案和最劣方案之间的相对接近度，从而确定每个方案的排序和评价等级。相比于其他多属性决策方法，TOPSIS法不需要对属性之间的函数关系做出假设，具有较强的灵活性和实用性。
因此，熵权TOPSIS法将熵权法和TOPSIS法结合在一起，既考虑了指标权重的客观性和科学性，又考虑了决策结果的灵活性和实用性，是一种较为完善和可靠的决策分析方法。
熵权TOPSIS法的步骤如下：
1.建立决策矩阵：将所有选择方案的关键性能指标按照一定的格式整理成矩阵形式，每一行代表一个选择方案，每一列代表一个指标。
2.数据标准化：将决策矩阵进行标准化处理，使各个指标具有相同的权重，常用的标准化方法有极差标准化、标准差标准化等。
3.计算权重：根据信息熵原理，计算每个指标的权重，权重越大代表该指标对最终结果的影响越大。
4.确定正负理想解：确定正理想解和负理想解，正理想解为各个指标的最大值，负理想解为各个指标的最小值。
5.计算距离：计算每个选择方案与正负理想解的距离，距离越小代表该方案越接近理想解。
6.计算综合得分：根据距离计算每个选择方案的综合得分，得分越高代表该方案越优秀。
