WEBIRA
WEBIRA - Ağırlıklı Çift Yönlü İdeal Oran Analizi
Çift yönlü ideal oran skorlaması
Formül adımları
Analiz motorunun yöntem bildirimindeki (manifest F.steps) adımlar; raporlardaki formüllerle aynı kaynaktır.
-
Adım 1 — Her kriter için ideal x*_j ve anti-ideal x°_j belirle.
LaTeX
x_{j}^{*} = \max_{i}x_{ij} \text{ (benefit)},\;\min_{i}x_{ij} \text{ (cost)};\quad x_{j}^{\circ} = \min_{i}x_{ij} \text{ (benefit)},\;\max_{i}x_{ij} \text{ (cost)} -
Adım 2 — Pozitif oran R⁺_ij (ideale yakınlık) ve negatif oran R⁻_ij (anti-ideale yakınlık) hesapla.
LaTeX
R_{ij}^{+} = \frac{x_{ij}}{x_{j}^{*}},\qquad R_{ij}^{-} = \frac{x_{j}^{\circ}}{x_{ij}} -
Adım 3 — WEBIRA skoru B_i = (R⁺_ij − R⁻_ij)'nin ağırlıklı toplamı. Azalan sırada sırala.
LaTeX
B_{i} = \sum_{j=1}^{n}w_{j}\bigl(R_{ij}^{+} - R_{ij}^{-}\bigr)
Yöntem ayrıntıları kaynak kütüphanedeki özgün (İngilizce) metindir.
Sezgi
Bidirectional ideal ratio scoring. Output typically utility (higher value = preferred).
Sonucu okuma: B_i can be any real number. Higher B means the alternative is closer to the ideal and farther from the anti-ideal, summed across all criteria weighted. B_i = 0 means equal proximity to ideal and anti-ideal on a weighted average.
Varsayımlar
- Criteria preferences are independent (no synergistic interactions)
- Compensation is acceptable: high score on one criterion can offset low on another
- Decision matrix is complete (no missing values)
Ne zaman kullanılmaz
- Criteria strongly correlated → consider DEMATEL/ANP for interdependence
- Non-compensatory preferences → consider outranking (ELECTRE/PROMETHEE)
Sınırlılıklar
- Assumes: Criteria preferences are independent (no synergistic interactions)
- Assumes: Compensation is acceptable: high score on one criterion can offset low on another
- Assumes: Decision matrix is complete (no missing values)
Sık yapılan hatalar
- Tüm alternatifler bir kriterinde özdeş: ideal = anti-ideal, R⁺ = R⁻ = 1, o kriter skora 0 katkı yapar - kabul edilebilir ancak dejenere sütunları kontrol edin.
Hesap adımları ve dayanakları
-
Identify ideal x*_j and anti-ideal x°_j for each criterion.
Dayanak: Krstović et al. 2022, p.42 Eqs.(1)-(2)
-
Compute positive ratio R⁺_ij (closeness to ideal) and negative ratio R⁻_ij (closeness to anti-ideal).
Dayanak: Krstović et al. 2022, p.43 Eqs.(3)-(4)
-
Compute WEBIRA score B_i = weighted sum of (R⁺_ij − R⁻_ij). Rank in descending order.
Dayanak: Krstović et al. 2022, p.43 Eq.(5)