DecisionMind Mühürlü, doğrulanabilir reprodüksiyon

Kullanım alanları

WAM

WAM - Ağırlıklı Aritmetik Ortalama

Doğrusal toplamsal birikim

Formül adımları

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

  1. Adım 1 — Ağırlıkların Σw_j = 1, w_j ≥ 0 koşulunu sağladığını doğrula.

    ∑j=1nwj=1,wj≥0
    LaTeX \sum_{j=1}^{n} w_{j} = 1,\quad w_{j}\ge 0
  2. Adım 2 — Ağırlıklı aritmetik ortalama.

    WAM(x1,…,xn)=∑j=1nwjxj
    LaTeX \text{WAM}(x_{1},\ldots,x_{n}) = \sum_{j=1}^{n} w_{j}\,x_{j}
  3. Adım 3 — Her alternatif için WAM uygula; azalan sıralama.

    Si=∑j=1nwjxij,i=1,…,m
    LaTeX S_{i} = \sum_{j=1}^{n} w_{j}\,x_{ij},\quad i=1,\ldots,m

Yöntem ayrıntıları kaynak kütüphanedeki özgün (İngilizce) metindir.

Sezgi

Linear additive aggregation operator. Output typically rank_position (lower value = preferred).

Sonucu okuma: Apply F.steps in order; final score determines descending ranking.

Varsayımlar

  • Input is a rank matrix (1=best, m=worst per voter)
  • Each voter ranks all alternatives

Ne zaman kullanılmaz

  • Cardinal preferences important → use a MAUT method

Sınırlılıklar

  • Assumes: Input is a rank matrix (1=best, m=worst per voter)
  • Assumes: Each voter ranks all alternatives

Sık yapılan hatalar

  • Hatalı: 'WAM bu varsayımı kontrol etmeden uygulamak'. Doğrusu: Input is a rank matrix (1=best, m=worst per voter)
  • Hatalı: 'WAM bu varsayımı kontrol etmeden uygulamak'. Doğrusu: Each voter ranks all alternatives
  • Hatalı: WAM'yi 'Cardinal preferences important → use a MAUT method' durumunda kullanmak - recommendation_metadata.not_recommended_when alternatif öneriyor.

Hesap adımları ve dayanakları

  1. Validate weights satisfy Σw_j = 1 and w_j ≥ 0.

    Dayanak: Yager 1988, p.184 Eq.(1)

  2. Weighted arithmetic mean WAM(x_1,…,x_n) = Σ w_j x_j.

    Dayanak: Yager 1988, p.184 Eq.(2)

  3. Apply WAM per alternative; descending ranking.

    Dayanak: Yager 1988, p.185 Eq.(3)