IDOCRIW - Nesnel Kriter Ağırlıklarının Bütünleşik Belirlenmesi

Formül adımları

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

1. Adım 1 — Veri üzerinde Entropy ağırlıkları.

   $$w_j^E=\text{Entropy}(X{)}_j$$
   LaTeX

   w^{E}_{j} = \text{Entropy}(X)_{j}

2. Adım 2 — Veri üzerinde CILOS ağırlıkları.

   $$w_j^C=\text{CILOS}(X{)}_j$$
   LaTeX

   w^{C}_{j} = \text{CILOS}(X)_{j}

3. Adım 3 — IDOCRIW ağırlıkları.

   $$w_j={\displaystyle \frac{w_j^E{w}_j^C}{{\sum }_{k=1}^n{w}_k^E{w}_k^C}}$$
   LaTeX

   w_{j} = \dfrac{w^{E}_{j}\,w^{C}_{j}}{\sum_{k=1}^{n} w^{E}_{k}\,w^{C}_{k}}

Sezgi

Integrated objective weighting (ENTROPY × CILOS product-normalisation). Output typically weight (higher value = preferred).

Sonucu okuma: IDOCRIW combines two complementary objective weighting perspectives: ENTROPY captures inter-alternative variance (discrimination power) and CILOS captures inter-criterion conflict (loss when sacrificing one criterion for another). Their product amplifies criteria that score high on both dimensions.

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

• Herhangi bir CILOS ağırlığı q^C_j = 0 ise (kriter j için tüm kayıplar sıfır), o zaman w_j = 0 - dejenere satırlar için kayıp matrisini inceleyin.