Páros összehasonlítás mátrixok empirikus vizsgálata. Bozóki Sándor

Hasonló dokumentumok
Páros összehasonlítás mátrixok empirikus vizsgálata p. 1/20

Oktatói önéletrajz Bozóki Sándor

Oktatói önéletrajz Bozóki Sándor

Páros összehasonlítás mátrixokból számolt súlyvektorok Pareto-optimalitása

Néhány elemmel konzisztenssé tehető páros összehasonlítás mátrixok

5. Analytic Hierarchy Process (AHP)

Nem teljesen kitöltött páros összehasonlítás mátrixok sajátérték optimalizálása Newton-módszerrel p. 1/29. Ábele-Nagy Kristóf BCE, ELTE

Bozóki Sándor február 16. Érzékenységvizsgálat a Promethee módszertanban p. 1/18

Többszempontú döntési módszerek, modellek Dr. Stettner Eleonóra

A Condorcet-paradoxon egy valószínűségi modellje

5. Analytic Hierarchy Process (AHP)

Oktatói önéletrajz Csató László

Alternatívák rangsora Rangsor módszerek. Debreceni Egyetem

Döntéselőkészítés. XII. előadás. Döntéselőkészítés

Bozóki Sándor. MTA SZTAKI, Budapesti Corvinus Egyetem. Vitaliy Tsyganok

Többtényezős döntési problémák

Témaválasztás, kutatási kérdések, kutatásmódszertan

VÁLLALATGAZDASÁGTAN II. Döntési Alapfogalmak

Budapesti Corvinus Egyetem. Közgazdaságtani Ph.D. Program

S atisztika 1. előadás

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Kísérlettervezés alapfogalmak

EGYSZERŰ ÉS ABSZOLÚT TÖBBSÉGI SZAVAZÁS

A mérés problémája a pedagógiában. Dr. Nyéki Lajos 2015

Többtényezős döntési problémák

Hajléktalanság keletkezése, megszűnése és alakváltozásai I.

STATISZTIKA. Egymintás u-próba. H 0 : Kefir zsírtartalma 3% Próbafüggvény, alfa=0,05. Egymintás u-próba vagy z-próba

Számítógépes döntéstámogatás. Döntések fuzzy környezetben Közelítő következtetések

Választási rendszerek axiomatikus elmélete

Mérés és skálaképzés. Kovács István. BME Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék

Milyen kérdések megoldásához kérnek segítséget és hol támaszkodnak saját erőforrásaikra a felsőoktatási hallgatók?

A társadalomkutatás módszerei I. Outline. 1. Zh Egyéni eredmények. Notes. Notes. Notes. 9. hét. Daróczi Gergely november 10.

Markov-láncok stacionárius eloszlása

Többszempontú döntési módszerek

Fogalmak Navigare necesse est

Biomatematika 2 Orvosi biometria

Dr. Piskóti István Marketing Intézet. Marketing 2.

Módszertani dilemmák a statisztikában 40 éve alakult a Jövőkutatási Bizottság

Függetlenségvizsgálat, Illeszkedésvizsgálat

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

A társadalomkutatás módszerei I.

Döntéselőkészítés. I. előadás. Döntéselőkészítés. Előadó: Dr. Égertné dr. Molnár Éva. Informatika Tanszék A 602 szoba

Kísérlettervezés alapfogalmak

Oktatói önéletrajz Dr. Kovács Erzsébet

A pedagógiai kutatás metodológiai alapjai. Dr. Nyéki Lajos 2015

Többszempontú döntési problémák

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

Programozás. (GKxB_INTM021) Dr. Hatwágner F. Miklós március 31. Széchenyi István Egyetem, Gy r

Nem teljesen kitöltött páros összehasonlítás mátrixok aggregálása

Bozóki Sándor SÚLYOZÁS PÁROS ÖSSZEHASONLÍTÁSSAL ÉS ÉRTÉKELÉS HASZNOSSÁGI FÜGGVÉNYEKKEL A TÖBBSZEMPONTÚ DÖNTÉSI FELADATOKBAN

SEGÉDLET A 2009/2010. TANÉVI BEMENETI MÉRÉS ISKOLAJELENTÉS ÉRTELMEZÉSÉHEZ

Új eredmények a nem teljesen kitöltött páros összehasonlítás mátrixok témájában (2. rész)

A társadalomtudományi kutatás teljes íve és alapstratégiái. áttekintés

Az értékelés során következtetést fogalmazhatunk meg a

Módszertani hozzájárulás a Szegénység

Hallgatói preferencia rangsorok készítése a jelentkezések alapján

Szavazási eljárások Fejezetek a döntéselméletből

A kutatási program céljai és eredményei

Szalai Péter. April 17, Szalai Péter April 17, / 36

Operációkutatás. Vaik Zsuzsanna. Budapest október 10. First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit

A VIZUÁLIS TÖMEGMÉDIA HATÁSA SERDÜLŐ LÁNYOK ÉS FIATAL NŐK TESTKÉPÉRE ÉS TESTTEL KAPCSOLATOS ATTITŰDJÉRE

1. feladatsor: Vektorterek, lineáris kombináció, mátrixok, determináns (megoldás)

1. óra: Területi statisztikai alapok viszonyszámok, középértékek

Modern műszeres analitika szeminárium Néhány egyszerű statisztikai teszt

Optimalizálás alapfeladata Legmeredekebb lejtő Lagrange függvény Log-barrier módszer Büntetőfüggvény módszer 2017/

Gauss-Jordan módszer Legkisebb négyzetek módszere, egyenes LNM, polinom LNM, függvény. Lineáris algebra numerikus módszerei

Opkut deníciók és tételek

Hipotézis vizsgálatok

Összehasonlítások hibái

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék GAZDASÁGSTATISZTIKA. Készítette: Bíró Anikó. Szakmai felelős: Bíró Anikó június

Biomatematika 13. Varianciaanaĺızis (ANOVA)

Értékelési, kiválasztási módszerek

A multikritériumos elemzés célja, alkalmazási területe, adat-transzformációs eljárások, az osztályozási eljárások lényege

Adatok statisztikai értékelésének főbb lehetőségei

Döntéselméleti modellek

Kérdıívek, tesztek I. Kérdıívek

Véleménypolarizáció és választási részvétel. Kmetty Zoltán MTA- ELTE- PERIPATO

SEGÉDLET A 2010/2011. TANÉVI BEMENETI MÉRÉS ISKOLAJELENTÉS ÉRTELMEZÉSÉHEZ

- Az óvodáskori gyermeki intelligenciák mozgósításánakfeltárásának

Nagy számok törvényei Statisztikai mintavétel Várható érték becslése. Dr. Berta Miklós Fizika és Kémia Tanszék Széchenyi István Egyetem

Az InCites használata az intézményi produktivitás

MATEMATIKAI STANDARDFEJLESZTÉS

Analitikus hierarchia eljárás. Módszertani alapok, algoritmus és számpélda

Érdekességek az elemi matematika köréből

Két diszkrét változó függetlenségének vizsgálata, illeszkedésvizsgálat

Az MTA-Rényi Felfedeztető Matematikatanítási

y ij = µ + α i + e ij

Mintavétel fogalmai STATISZTIKA, BIOMETRIA. Mintavételi hiba. Statisztikai adatgyűjtés. Nem véletlenen alapuló kiválasztás

LOVASKOCSIVAL AZ INFORMÁCIÓS SZUPERSZTRÁDÁN. információtartalma /1

Irányított TULAJDONSÁGRA IRÁNYULÓ Melyik minta sósabb?, érettebb?, stb. KEDVELTSÉGRE IRÁNYULÓ Melyik minta jobb? rosszabb?

Oktatói önéletrajz Dr. Temesi József

Verbális adatszerzési technikák. interjú

Eloszlás-független módszerek (folytatás) 14. elıadás ( lecke) 27. lecke khí-négyzet eloszlású statisztikák esetszámtáblázatok

Érzékszervi bírálók kiválasztásának, képzésének és monitorozásának nemzetközi módszerei. Sipos László 1, Kókai Zoltán 1 Gere Attila 1

Fourier-sorok. Lengyelné Dr. Szilágyi Szilvia április 7.

2. Visszalépéses keresés

ELEMZŐ KAPACITÁS FEJLESZTÉSE, MÓDSZERTANI FEJLESZTÉS MEGVALÓSÍTÁSA

5 = hiszen és az utóbbi mátrix determinánsa a középs½o oszlop szerint kifejtve: 3 7 ( 2) = (példa vége). 7 5 = 8. det 6.

Kettőnél több csoport vizsgálata. Makara B. Gábor

A hallgatói preferenciák elemzése statisztikai módszerekkel

Átírás:

Páros összehasonlítás mátrixok empirikus vizsgálata Bozóki Sándor MTA SZTAKI Operációkutatás és Döntési Rendszerek Kutatócsoport Budapesti Corvinus Egyetem Operációkutatás és Aktuáriustudományok Tanszék 2010. április 23. p. 1/24

Az előadásban Temesi Józseffel, Dezső Lindával és Poesz Attilával közös kutatásaink előzményei és célkitűzései szerepelnek. Temesi József: BCE Operációkutatás és Aktuáriustudományok Tanszék Dezső Linda: BCE ISP, SZTE-GTK Poesz Attila: BCE Közgazdaságtani Doktori Iskola p. 2/24

Vázlat Többszempontú döntések Páros összehasonlítás mátrixok Korábbi empirikus vizsgálatok Céljaink, hipotéziseink, kérdéseink p. 3/24

Példák többszempontú döntési feladatokra: szegedi villamostender és trolitender A 4-es metró nyomvonal-változatainak összehasonlító vizsgálata környezeti hatástanulmányok p. 4/24

A többszempontú döntési problémák jellemzői: A szempontok sokszor egymásnak ellentmondóak Nincs (matematikai értelemben vett) egyetlen legjobb megoldás Szubjektív tényezők szerepeltetése Csoportos döntéshozatal p. 5/24

A döntési feladat célja: adott alternatívák közül adott szempontoknak összességében legjobban megfelelő legjobb alternatíva kiválasztása vagy az alternatívák rangsorolása. A megoldáshoz szükség van a szempontsúlyokra, és az alternatívák szempontok szerinti értékelésére. p. 6/24

p. 7/24

Páros összehasonlítások Condorcet szavazási modellje (1780) Thorndike, Thurstone (1920, 1927) Guilford (1936) Churchman-Ackoff (1957) Saaty (1980) p. 8/24

Tegyük fel egy pillanatra, hogy a döntéshozó ismeri a w 1,w 2,..., szempontsúlyokat. Az w 1 x ij := w i w j szabályt alkalmazva minden i, j indexpárra írjuk fel az alábbi négyzetes mátrixot: w 1 1 w 1 w w 2 w 3... 1 w 2 w w 1 1 2 w w 3... 2 X = w 3 w 3 w w 1 w 2 1... 3........ w 3... 1 w 2 p. 9/24

w 1 1 w 1 w w 2 w 3... 1 w 2 w w 1 1 2 w w 3... 2 X = w 3 w 3 w w 1 w 2 1... 3....... w 1 w 2 w 3... 1 Ekkor minden i,j,k = 1,...,n indexre. x ij > 0, x ij = 1 x ji, x ij x jk = x ik. Az x ij elem megmutatja, hogy az i-edik szempont hányszor fontosabb a j-edik szempontnál. p. 10/24

A továbbiakban feltesszük, hogy a döntéshozó nem ismeri számszerűen a w 1,w 2,..., szempontsúlyokat. A páros összehasonlítás mátrix ekkor is felírható, ha a döntéshozó meg tudja válaszolni a Hányszor fontosabb az i-edik szempont a j-edik szempontnál? típusú kérdéseket minden i, j pár esetén: 1 a 12 a 13... a 1n a 21 1 a 23... a 2n A = a 31 a 32 1... a 3n....... a n1 a n2 a n3... 1, p. 11/24

1 a 12 a 13... a 1n a 21 1 a 23... a 2n A = a 31 a 32 1... a 3n....... a n1 a n2 a n3... 1 ahol i,j = 1,...,n re, a ij > 0, a ij = 1 a ji. A feladat: a fenti A páros összehasonlítás mátrix ismeretében a w = (w 1,w 2,..., ) R n + súlyvektor meghatározása vagy legalábbis közelítése. p. 12/24

Adott A = 1 a 12 a 13... a 1n a 21 1 a 23... a 2n a 31 a 32 1... a 3n......... a n1 a n2 a n3... 1 ismeretében keressük a w 1,w 2,..., R + változók azon értékeit, amelyre az X = 1 w 2 w 1 1 w 3 w 1 w 3. w 1 w 1 w 2 w 1 w 3... w 2 w 3... 1... w 2.. w 2 w 1 w 2 w 3...... w 3... 1 mátrix közel van a döntéshozó által kitöltött A mátrixhoz. A feladatnak számos matematikai modellje és megoldása létezik, távolságminimalizálók és nem távolságminimalizálók egyaránt.. p. 13/24

A páronként összehasonlítandó objektumok lehetnek: Szempontok fontossága (szempontsúlyok) Alternatívák értékelése adott szempont szerint Döntéshozói szavazóerők (kompetenciasúlyok) Események szubjektív valószínűsége... p. 14/24

Hasonlítsa össze az A és B elemeket! Melyik tetszik jobban? Hányszor jobban tetszik? Arányskála 1 - ugyanannyira tetszik 3 - mérsékelten jobban tetszik 5 - sokkal jobban tetszik 7 - nagyon sokkal jobban tetszik 9 - rendkívüli mértékben jobban tetszik Köztes értékek is felhasználhatók, pl. 2 vagy 1.5 p. 15/24

Empirikus vizsgálatok A páros összehasonlítás mátrixok témájában ezres nagyságrendű cikk született. Ezek közül 10-15 foglalkozik a valós szituációkból származó mátrixok vizsgálatával. p. 16/24

Példa empirikus vizsgálatra Gass és Standard (2002) kimutatták, hogy ha az 1-3-5-7-9 módon mutatjuk be az arányskálát, akkor a döntéshozók által beírt páratlan értékek gyakorisága 1.5-2-szer nagyobb, mint a párosaké. Poesz Attila (2008) is kimutatta a fenti jelenséget egy olyan mátrixokból álló mintán, amelyek valós problémákból származnak és tudományos folyóiratokban esettanulmányként publikált dolgozatokban szerepelnek. p. 17/24

Saját kísérleteink 2009 őszén kezdtük el felépíteni a kísérleteket, behatárolni a vizsgálandó kérdéseket. A kérdőíveket leteszteltük, az éles kísérleteket a jövő héten kezdjük. p. 18/24

Kérdéseink, hipotéziseink a páros összehasonlítások sorrendjének hatása a feladat objektív-szubjektív jellege a mátrix méretének (= az összehasonlítandó elemek számának) szerepe p. 19/24

12 13 14 15 23 24 25 34 35 45 p. 20/24

35 15 31 45 12 52 42 14 23 43 p. 21/24

12 53 41 32 45 13 24 51 34 25 p. 22/24

Amiről ma nem volt szó a kísérleteink eredményei a páros összehasonlítás mátrix inkonzisztenciájának mérése nem teljesen kitöltött páros összehasonlítás mátrixok p. 23/24

Köszönöm a figyelmet. bozoki@sztaki.hu http://www.sztaki.hu/ bozoki p. 24/24