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以下内容均为 Demo / 示例数据，用于学习流程演示，不是真实获奖论文。
沿海城市背景下的评价题：用 grey-rel / entropy 完成「乡村振兴水平影响因素关联」，重点练该题型的标准写法。
示例背景：围绕「乡村振兴水平影响因素关联」在沿海城市收集示意数据。先判断输出是排名、预测值还是方案，再进入模型。数据均为 Demo，不能当作真实赛题或获奖论文。
问题是什么？
为「乡村振兴水平影响因素关联」建立指标体系，并说明在沿海城市哪些是效益型、哪些是成本型。
使用什么模型？
grey-rel
为什么使用这个模型？
评价题先解决“比什么、怎么比”，权重和方向比套模型更重要。
核心公式是什么？
正向化后计算权重，例如熵权 w_j = (1-e_j)/∑(1-e_j)
得到了什么结果？
沿海城市样本里，区分度高的指标获得更高客观权重。
问题是什么？
给出「乡村振兴水平影响因素关联」的综合排序，并解释前两名差在哪。
使用什么模型？
entropy
为什么使用这个模型？
输出必须是排名或综合分，贴近度或关联度都能讲清离理想方案有多远。
核心公式是什么？
C_i = D_i- / (D_i+ + D_i-) 或等价的综合贴近度
得到了什么结果？
示例排名前两名稳定，中游对象对权重更敏感。
问题是什么？
把关键指标权重扰动 ±20%，看排名会不会翻盘。
使用什么模型？
灵敏度分析
为什么使用这个模型？
评价题最怕换组权重就换结论，必须证明稳健。
核心公式是什么？
观察排名 Kendall 相关或前三名是否换位
得到了什么结果？
前两名保持，中游名次随交通或成本类指标波动。