FARE - Faktör İlişkisi Ağırlıklandırma Yöntemi

Formül adımları

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

1. Adım 1 — İlişki matrisinin her satırını topla: S_i = Σ_j f_{ij}. Normalleştir: w_i = S_i / Σ_k S_k.

   $$S_i=\sum _{j=1}^n{f}_{ij};w_i=\frac{S_i}{{\sum }_{k=1}^n{S}_k}$$
   LaTeX

   S_i = \sum_{j=1}^{n} f_{ij};\quad w_i = \frac{S_i}{\sum_{k=1}^{n}S_k}

Sezgi

Weight_Subjective (pairwise factor relationship matrix, closed-form weights). Output typically weight (higher value = preferred).

Sonucu okuma: FARE uses a one-directional factor relationship matrix - each row is filled independently (not required to be reciprocal). Row sums are normalised to weights. Simpler than AHP (no eigenvalue computation, no consistency check) but less rigorous.

Varsayımlar

• Decision matrix exists with measurable criteria
• Sufficient inter-alternative variation per criterion

Ne zaman kullanılmaz

• No data variation (constant criterion) → weight degenerates
• Expert judgment is the actual driver → use subjective weighting

Sınırlılıklar

• Assumes: Decision matrix exists with measurable criteria
• Assumes: Sufficient inter-alternative variation per criterion

Sık yapılan hatalar

• Karşılıklılık gerektirmemek tutarsızlığın gözden kaçmasına neden olabilir.