DecisionMind Mühürlü, doğrulanabilir reprodüksiyon

Kullanım alanları

DEMATEL

DEMATEL - Karar Verme Deney ve Değerlendirme Laboratuvarı

Neden sonuç etki ağı (toplam ilişki matrisi): kriter ağırlıklandırması için önem ve ilişki değerleri üretir

Formül adımları

Analiz motorunun yöntem bildirimindeki (manifest F.steps) adımlar; raporlardaki formüllerle aynı kaynaktır.

  1. Adım 1 — Doğrudan ilişki matrisi A.

    A=[aij]n×n,aij∈{0,1,2,3,4}
    LaTeX A = [a_{ij}]_{n\times n},\quad a_{ij}\in\{0,1,2,3,4\}
  2. Adım 2 — Normalleştirilmiş matris X.

    X=Amax(maxi∑jaij, maxj∑iaij)
    LaTeX X = \dfrac{A}{\max\big(\max_{i}\sum_{j} a_{ij},\ \max_{j}\sum_{i} a_{ij}\big)}
  3. Adım 3 — Toplam ilişki matrisi T.

    T=X(I−X)−1
    LaTeX T = X(I - X)^{-1}
  4. Adım 4 — Etkenlik D+R, ilişki D−R.

    Di=∑jtij, Rj=∑itij; Prominence=D+R, Relation=D−R
    LaTeX D_{i}=\sum_{j} t_{ij},\ R_{j}=\sum_{i} t_{ij};\ \text{Prominence}=D+R,\ \text{Relation}=D-R
  5. Adım 5 — DEMATEL ağırlıkları.

    optional: wj=Dj+Rj∑k(Dk+Rk)
    LaTeX \text{optional: }w_j=\dfrac{D_j+R_j}{\sum_k(D_k+R_k)}

Yöntem ayrıntıları kaynak kütüphanedeki özgün (İngilizce) metindir.

Sezgi

DEMATEL models how factors influence one another. Its primary result is a causal map: prominence shows total involvement and relation separates net causes from net effects. It does not produce an alternative ranking; prominence-normalized weights are optional post-processing only.

Sonucu okuma: DEMATEL's primary result is a causal map: criteria with E_i > 0 are net causes and criteria with E_i < 0 are net effects. Criterion weights are absent by default; select prominence_normalized only when that later post-processing convention is scientifically appropriate.

Varsayımlar

  • The input is a square directed factor-influence matrix
  • Direct influences are finite and non-negative with a zero diagonal
  • The normalized matrix has spectral radius below one

Ne zaman kullanılmaz

  • A defensible square direct-influence matrix cannot be elicited
  • The decision requires an alternative ranking rather than a causal influence map

Sınırlılıklar

  • Requires a defensible direct-influence matrix
  • Does not intrinsically rank alternatives or provide criterion weights

Sık yapılan hatalar

  • X'in spektral yarıçapı ≥ 1: (I−X)^{−1} ıraksıyor - etki değerlerini azaltın veya verileri kontrol edin.

Hesap adımları ve dayanakları

  1. Direct-relation matrix A from expert pairwise influence judgements.

    Dayanak: Gabus-Fontela 1972, p.4

  2. Normalised direct relation X = A / max(row sum, col sum).

    Dayanak: Gabus-Fontela 1972, p.5 Eq.(1)

  3. Total relation matrix T = X(I − X)^{−1}.

    Dayanak: Gabus-Fontela 1972, p.5 Eq.(2)

  4. Row sums D and column sums R; prominence D+R, relation D−R.

    Dayanak: Gabus-Fontela 1972, p.5 Eqs.(3)-(4)

  5. Return the causal map. Only when weight_derivation=prominence_normalized is explicitly requested, derive optional weights from prominence.

    Dayanak: optional later DEMATEL-MCDM post-processing convention; not attributed to Gabus-Fontela (1972).