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kappa一致性检验教程_一致性检验(kappa一致性分析)
2021-01-17 02:32:48层次分析法中一致性检验指标ci不可以小于0,cr小于0.1判断矩阵才满足一致性检验,有时候可以等于0,但不能为负。若为负的话,说明数值错了。请把原因解释的尽量详细一些,谢谢~~~首先要知道,...但不知道质量一致性检验是什么意思,以及他和型式检验的区别。
通常,产品生产时在工艺不变,原材料基本一致的情况下,有些质量指标是基本不变的。因此,在产品生产质量控制中,可以对其中有些指标不做监控。型式检验一般是对.
层次分析法中一致性检验指标ci不可以小于0,cr小于0.1判断矩阵才满足一致性检验,有时候可以等于0,但不能为负。若为负的话,说明数值错了。
请把原因解释的尽量详细一些,谢谢~~~
首先要知道,判断矩阵是各层次各因素之间进行两两比较相对重要性而得来的。那么. 但要求判断矩阵具有大体的一致性,所以需要进行一致性检验。这是我的理解~
带有一致性检查的同步(也可以简称为一致性检查)是 DPM 用来检查和更正受保护数据源及其副本之间的不一致性的过程。作为同步过程的一部分,一致性检查执行逐个.
甲从50个样品中用自己的方法检验出10个合格品,乙从同样这50个样品中用.
一致性检验是为了检验各元素重要度之间的协调性,避免出现A比B重要,B比C重要,而C又比A重要这样的矛盾情况出现。1、一致性是指事务的基本特征或特性相同,其.
判断矩阵通常的是不一致的,但是为了能用它的对应于最大特征根的特征向量作为被比较因素权向量,其不一致程度应在容许的范围内.
层次分析法是指将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次,在此基础. 必须对判断矩阵是否可接受进行鉴别,这就是一致性检验的内涵。
%以下是一致性检验CI=(t-n)/(n-1); CI=(t-n)/(n-1); RI=[0 0 0.52 0.89 1.12 1.26 。
一致性检验能不能通过和RI矩阵有关系的,你这个检验要求更严格一些所以通zd过不了。我这有推荐的RI矩阵,你可以用我的这个函数试试,应该没问题。或者你自己更回.
kappa运行参数是什么数据类型
在诊断试验中,研究者希望考察不同诊断方法在诊断结果上是否具有一致性,比如:不同医务工作者对同一组病人的诊断结果是否一致、不同的诊断方法对同一个样本或研.
检验一致性:(1)计算一致性指标C.I.=(最大特征值-n)/n-1 ; (2)找出相应的平均随机一致性指标R.I.; (3)计算一致性比例C.R.=C.I./R.I.;当C.R.
期待看到有用的回答!
我印象中好像是要用卡方的同质性还是一致性检验,但是又记得那是a*b列联。
你的目的是比较两组被试的性别、受教育程度、年龄是否一来致吧,那就用普通的卡方分析就可以了,也自就是比较两组的性别、受教育程度、年龄是否存在差异,如果不.
我不太清楚为什么要做一致性检验,请大大们解释一下,谢谢。
意义:一致性检验是为了检验各元素重要度之间的协调性,避免出现A比B重要,B比C重要,而C又比A重要,这样的矛盾情况出现。在确定各层次各因素之间的权重时,.
有多项检测检验点合格率最小的,如有3项检验点合格率分别为90%,80%,70%,其:逐项检验点合格率即满足大于70%的条件,且不合格点不集中。如有1项合格率小于70.
确实是应该使用Kappa一致性检验评价结果的一致性。任何版本的SPSS都可以做Kappa一致性检验(被包含在卡方检验程序中),步骤跟做卡方检验基本相同,只需在卡.
AHP模型有四层的时候,怎样进行总排序一致性检验?谢谢各位大虾
无论多少层,都是从上到下,一层一层进行层次总排序和检验。您可以登录www.ahptool.net查看关于AHP的说明。
认为判断矩阵中的不一致是由强矛盾判百断、弱矛盾判断、标度离散性、标度有限性共同作用的结果度.论文关于判断矩阵不一致性原因的分析及对一致性调整的解知决方案.
请问一下矩阵一致性检验具体的计算步骤方法是什么?题目如图 对于计算步骤。
如果是用spssau分析的话,结果会直接得到一致性检验的结果。具体可以查看spssau帮助手册:层次分析法-SPSSAU
可以换一种标度方法,不一定要用1-9,可以用e的0/5次方到e的8/5次方标度方法。这个标度方法的一致性检验容易通过。可以下载yaahp自动计算。
一致性检验是为了检验各元素重要度之间的协调性,避免出现A比B重要,B比C重要,而C又比A重要这样的矛盾情况出现
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层次分析法AHP
2021-01-20 00:59:31@数学建模学习笔记数学建模学习笔记 数学建模学习笔记 ...在使用判断矩阵求权重之前,必须先进行一致性检验 CI=λmax-n/n-1 按照表格查找RI CR=CI/RI CR<0.1则可以接受,否则需要修正 修正:向一致性矩阵靠拢一、层次分析法是什么?
基础模型,解决评价类问题
评价的目标
可选的方案
评价的准则二、使用步骤
1.构建判断矩阵(正互反矩阵)
aij * aji = 1
2.一致矩阵
正互反矩阵+各行各列成倍数关系
aij * ajk = aik
在使用判断矩阵求权重之前,必须先进行一致性检验CI=λmax-n/n-1
按照表格查找RI
CR=CI/RI
CR<0.1则可以接受,否则需要修正
修正:向一致性矩阵靠拢3.归一化处理
权重使用前都需进行归一化处理
求判断矩阵时,各列都需进行归一化处理
可以使用三种方法,稳健性1.算术平均法求权重
每元素除以其所在列的和 按行求和 相加后除以n
2.几何平均法求权重
3.特征值法求权重(最常用)
4.Excel快速计算权重
f4锁定单元格,=后加公式
5.生成图示
目标层
准则层
方案层判断矩阵结合实际填写
1.SmartArt生成
ppt2.亿图图示
该处使用的url网络请求的数据。6.拓展
多个准则层
准则层与方案层不一一对应(权重为0)
各准则只对应自己的方案
层次分析法局限性
1.评价的决策层不能太多,否则n太大,判断矩阵与一致矩阵差距太大(n>10则需使用二层分析)
2.若决策层中指标已知,利用数据使评价更加准确,则不可使用层次分析法 -
层次分析法(Matlab实现)
2020-09-03 10:28:543.计算权向量并作一致性检验。引入一致性指标CI,CI越大,不一致越严重。引入随机一致性指标RI。定义一致性比率CR=CI/RI。CR<0.1时,通过一致性检验。 4.计算组合权向量作组合一致性检验,组合权向量可作为决策的...基本步骤:
1.建立层次分析结构模型。常见的有目标层-准则层-方案层模型。2.构造成对比较矩阵。常用的有1-9尺度。尺度大小取决于下层的元素个数。
3.计算权向量并作一致性检验。引入一致性指标CI,CI越大,不一致越严重。引入随机一致性指标RI。定义一致性比率CR=CI/RI。CR<0.1时,通过一致性检验。
4.计算组合权向量作组合一致性检验,组合权向量可作为决策的定量依据。方案层对目标层的组合权向量为ww*w。选择组合权向量大的元素作为输出结果。
代码:
function Example9_12 clc a=[1,1,1,4,1,1/2 1,1,2,4,1,1/2 1,1/2,1,5,3,1/2 1/4,1/4,1/5,1,1/3,1/3 1,1,1/3,3,1,1 2,2,2,3,3,1];%一致矩阵 [x,y]=eig(a);eigenvalue=diag(y);lamda=max(eigenvalue); ci1=(lamda-6)/5;cr1=ci1/1.24 w1=x(:,1)/sum(x(:,1)) b1=[1,1/4,1/2;4,1,3;2,1/3,1]; [x,y]=eig(b1);eigenvalue=diag(y);lamda=eigenvalue(1); ci21=(lamda-3)/2;cr21=ci21/0.58 w21=x(:,1)/sum(x(:,1)) b2=[1 1/4 1/5;4 1 1/2;5 2 1]; [x,y]=eig(b2);eigenvalue=diag(y);lamda=eigenvalue(1); ci22=(lamda-3)/2;cr22=ci22/0.58 w22=x(:,1)/sum(x(:,1)) b3=[1 3 1/3;1/3 1 1/7;3 7 1]; [x,y]=eig(b3);eigenvalue=diag(y);lamda=eigenvalue(1); ci23=(lamda-3)/2;cr23=ci23/0.58 w23=x(:,1)/sum(x(:,1)) b4=[1 1/3 5;3 1 7;1/5 1/7 1]; [x,y]=eig(b4);eigenvalue=diag(y);lamda=eigenvalue(1); ci24=(lamda-3)/2;cr24=ci24/0.58 w24=x(:,1)/sum(x(:,1)) b5=[1 1 7;1 1 7;1/7 1/7 1]; [x,y]=eig(b5);eigenvalue=diag(y);lamda=eigenvalue(1); ci25=(lamda-3)/2;cr25=ci25/0.58 w25=x(:,1)/sum(x(:,1)) b6=[1 7 9;1/7 1 1 ;1/9 1 1]; [x,y]=eig(b6);eigenvalue=diag(y);lamda=eigenvalue(1); ci26=(lamda-3)/2;cr26=ci26/0.58 w26=x(:,1)/sum(x(:,1)) w_sum=[w21,w22,w23,w24,w25,w26]*w1 ci=[ci21,ci22,ci23,ci24,ci25,ci26]; cr=ci*w1/sum(0.58*w1)
结果如下:
可以看的出来,在CR<0.1即通过一致性检验的情况下,我们选择权重最大的作为输出结果。 -
数学建模(1)层次分析
2020-08-01 08:31:30数学建模(1)层次分析 ...进行一致性检验 特征值法 判断矩阵越不一致,最大特征值与标准的数量n差别越大 再求一致性指标CI和一致性比例CR 1、CI: CI=λmax−nn−1CI= \frac{\lambda_{max}-n}{n-1}CI=n−1λmax数学建模(1)层次分析
对于一个问题的各种选项,求解最优秀选项的算法
写判断矩阵
先确定五个指标的权重
1-9表示重要程度,数字越大越重要,如果是倒数,就是反过来理解
写出判断矩阵,可能出现前后不一致的情况,所以需要判断一致性。
只要满足各行(各列)成倍数关系,则是一致矩阵。
进行一致性检验
特征值法
判断矩阵越不一致,最大特征值与标准的数量n差别越大
再求一致性指标CI和一致性比例CR
1、CI:
2、查找对应的RI
n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 RI 0 0 0.52 0.89 1.12 1.26 1.36 1.41 1.46 1.49 1.52 1.54 1.56 1.58 1.59 3、计算一致性比例CR
4、,判断矩阵的一致性可以接受,否则需要修正。
计算权重
写判断矩阵
归一化处理
算术平均法
将判断矩阵按照列归一化
将归一化的各列相加
相加后除以n得到权重向量
几何平均法
1、将A的元素按照行相乘得到一个新的列向量
2、将新的向量的每个分量开n次方
3、对该列向量进行归一化
特征值法
最大特征值对应的特征向量
计算
就是计算
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层次分析法
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