层次单排序一致性检验
层次单排序一致性检验基于特征值的计算方法,通过计算层次单排序矩阵的最大特征值与随机一致性指标的比值,衡量评价矩阵的一致性。判断其一致性的原理是在随机一致性条件下,计算出标准一致性指标,从而比较实际一致性指标与标准一致性指标的差异。
层次单排序法(AHP)是一种常用的决策分析方法,其核心是构建指标体系和层次结构,然后通过专家评分和层次单排序,计算出最终的评分结果,以帮助决策者做出最优决策。由于此方法是建立在专家的主观判断之上,为了保证一致性和可信性,需要进行层次单排序一致性检验。
具体步骤如下:
1、计算矩阵的一致性指标 CR:
$$
CR = \dfrac{CI}{RI}
$$
其中,CI(Consistency Index)为计算所得的一致性指标,RI(Random
Index)为随机一致性指标。RI值与判断矩阵的大小和一致性有关,可以通过相应的随机指标表进行查找。
2、CR与随机一致性比较
对于一致性,CR的取值越小,说明一致性越高,且CR值应该小于等于0.1,限定在一个0~1之间。如果CR值远大于0.1,那么评价矩阵可能存在问题,需要进一步修正或完善。如果CR值范围在0.1以内,就可以认为评价矩阵的一致性比较好。
通过层次单排序一致性检验,可以判断矩阵中各指标之间的相对权重是否存在一致性,从而有效保证评价结果的准确性和可靠性。
拓展资料:层次单排序法是一种常用的决策分析方法,其通过建立指标体系和层次结构,计算最终评价结果,帮助决策者做出最优决策。它的意义在于让问题能够经过系统的分析和量化,减少主观判断的干扰,更加客观地评价不同因素的重要性。此方法在工程、环境、管理等多个领域都有广泛的应用,是一种有效的决策分析工具。