Közel-konzisztens páros összehasonlítási mátrixok előállítása Temesi József Budapesti Corvinus Egyetem Operációkutatási és Aktuáriustudományok tanszék.

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
Összetett kísérleti tervek és kiértékelésük:
Advertisements

Gyakorlati probléma 20 különböző gyógyszert próbálunk ki, t-próbával összehasonlítva a kezelt és a kontrol csoportot A nullhipotézis elfogadásáról vagy.
I. előadás.
Nem teljesen kitöltött páros összehasonlítás mátrixok aggregálása Ábele-Nagy Kristóf.
Gazdasági Informatika Tanszék
A felsőoktatási minőségbiztosítás európai A felsőoktatási minőségbiztosítás európai sztenderdjei Szántó Tibor Magyar Felsőoktatási Akkreditációs Bizottság.
Elemi adatoktól a súlyozott adatbázisig TÁMOP DIPLOMÁS PÁLYAKÖVETŐ RENDSZER Előadók: Dr. Kabai Imre és Krisztián Viktor (ZSKF TKK) EDUCATIO NONPROFIT.
Készítette: Unyatyinszki Csaba
Összetett kísérleti tervek és kiértékelésük
Tömbök C#-ban.
SZERVEZETFEJLESZTÉS Dr. Magura Ildikó.
Halmazok, műveletek halmazokkal
A többszörös összehasonlítás gondolatmenete. Több mint két statisztikai döntés egy vizsgálatban? Mi történik az elsõ fajú hibával, ha két teljesen független.
Mérési pontosság (hőmérő)
Minőségmenedzsment 9.előadás
DÖNTÉSELMÉLET A DÖNTÉS = VÁLASZTÁS A döntéshozatal feltételei:
Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék
Ozsváth Károly TF Kommunikációs-Informatikai és Oktatástechnológiai Tanszék.
Előadó: Prof. Dr. Besenyei Lajos
A virtuális technológia alapjai Dr. Horv á th L á szl ó Budapesti Műszaki Főiskola Neumann János Informatikai Kar, Intelligens Mérnöki Rendszerek.
Gazdálkodási modul Gazdaságtudományi ismeretek II. Vezetés és kommunikációs ismeretek KÖRNYEZETGAZDÁLKODÁSI MÉRNÖKI MSc TERMÉSZETVÉDELMI MÉRNÖKI MSc.
IPARÁGAK VÁLTOZÁSA : HELYI GAZDASÁGFEJLESZTÉS EVOLUCIONISTA SZEMSZÖGBŐL Bajmócy Zoltán egyetemi adjunktus Szegedi Tudományegyetem Gazdaságtudományi Kar.
Tudástranszfer egyetemi városokban
Régióközi tudáshálózatok minőségének hatása a kutatási teljesítményre Sebestyén Tamás és Varga Attila.
Hasonlóságelemzés COCO használatával a MY-X elemzőben
Konzulens: Dr. Pitlik László
Sulyok Dénes Debreceni Egyetem Földművelési és Területfejlesztési Tanszék DÖNTÉSTÁMOGATÓ RENDSZER ALKALMAZÁSA A NÖVÉNYTERMESZTÉSBEN.
Az OEP lehetséges szerepe az ellátási hibák felismerésében és megelőzésében „(Elkerülhető) ellátási hibák az egészségügyben” országos konferencia, Budapest,
Halmazok Összefoglalás.
Miért hozzuk a döntést, mi a cél?
KÉT FÜGGETLEN, ILL. KÉT ÖSSZETARTOZÓ CSOPORT ÖSZEHASONLÍTÁSA
ÖSSZEFOGLALÓ ELŐADÁS Dr Füst György.
Felsőoktatás-kutatás és szakpolitikai hasznosulás Magyarországon Tényeken alapuló (evidence based) szemlélet a felsőoktatásban „Adatalapú döntéshozatal.
BME Filozófia és Tudománytörténet Tanszék 1111 Budapest, Egry J.. u. 1. E 610. Dr. Margitay Tihamér 3. óra.
Felsőoktatási portálok lehetőségei a hatékony tudásépítésben
„TUDÁSIGÉNYES SZOLGÁLTATÁSOK – TUDÁSIGÉNYES VÁLLALKOZÁSOK”
Egytényezős variancia-analízis
Az F-próba szignifikáns
Javaslatok további alkalmazásokra Szöllősi Dániel PhD hallgató.
Idősor elemzés Idősor : időben ekvidisztáns elemekből álló sorozat
Többváltozós adatelemzés
Alapsokaság (populáció)
Alapfogalmak.
Adatleírás.
Belami beszámoló – Doménadaptációs alkalmazások. Problémafelvetés Felügyelt tanulás elvégzéséhez gyakran kevés jelölt adat áll rendelkezésre  doménadaptáció.
Virtuális mediáció? – Hagyományos és új mediációs módszerek
Zajok és fluktuációk fizikai rendszerekben december 2. Active Delay Implicit szekvencia tanulás.
I. előadás.
Gazdálkodási modul Gazdaságtudományi ismeretek II. Vezetés és kommunikációs ismeretek KÖRNYEZETGAZDÁLKODÁSI MÉRNÖKI MSc TERMÉSZETVÉDELMI MÉRNÖKI MSc.
Területmérlegre vonatkozó konzisztencia-vizsgálat Gazdasági Informatika Tanszék 2004/2005. tanév Utolsó frissítés:
Adatbáziskezelés. Adat és információ Információ –Új ismeret Adat –Az információ formai oldala –Jelsorozat.
Kutatásmódszertani dilemmák
TEROTECHNOLÓGIA Az állóeszközök újratermelési folyamata.
AZ ON-LINE ELEMZÉSI SZOLGÁLTATÁSOK FEJLESZTÉSE A MEZŐGAZDASÁGI VÁLLALKOZÁSOK SZÁMÁRA Pisartsov Andrei Nik.
A határ menti vállalati együttműködés kulturális gátjai – egy magyar szempontú elemzés Szőke Júlia Gazdasági tanár, abszolvált PhD hallgató Széchenyi István.
Személyes információszervezés a gyakorlatban JÁVORKA BRIGITTA ORSZÁGOS SZÉCHÉNYI KÖNYVTÁR – KÖNYVTÁRI INTÉZET.
1 Tárgy- feladatelemzés módszerei Dr. Kaucsek György.
SZÖM II. Fejlesztési szint folyamata 5.1. előadás
A tartalommarketing lehetőségei és korlátai a gyógyszergyártók szemével szeptember 29.
Hogyan legyünk eredményesek?
Lekérdezések.
Konfliktus fogalma: az értékek vagy érdekek összeütközése.
Válogatott fejezetek a közlekedésgazdaságtanból
A jólét mérésének elméleti alapjai és problémái
SZAKKÉPZÉSI MINŐSÉGBIZTOSÍTÁSI KERETRENDSZER (SZMBK) 11. előadás
SZERETETTEL KÖSZÖNTJÜK „ Az intézményi felelősök felkészítése a Szakképzési Minőségbiztosítási Keretrendszer (SZMBK) követelményeinek figyelembevételével,
Innováció és fenntartható felszíni közlekedés konferencia 2016
Szani Ferenc, Pitlik László, Balogh Anikó
A TUDATOS MEGTAKARÍTÓI MAGATARTÁS KORLÁTAI
Mérési skálák, adatsorok típusai
Előadás másolata:

Közel-konzisztens páros összehasonlítási mátrixok előállítása Temesi József Budapesti Corvinus Egyetem Operációkutatási és Aktuáriustudományok tanszék XXIX. Operációkutatási konferencia, Balatonőszöd, szeptember 28-30

XXIX. Operációkutatási konferencia, Balatonőszöd 2 Az előadás vázlata  Páros összehasonlítási mátrixok  Páros összehasonlítási mátrixok néhány tulajdonsága  Egy empirikus kutatás tapasztalatai  Előállítási és korrekciós módszerek  Interaktív módszerek alkalmazása: javaslat  Referenciák

3 A döntéshozó (DH) az alternatívák súlyaira, vagy adott kritériumokhoz tartozó alternatíva értékelésekre vonatkozó becsléseit páros összehasonlítások révén adja meg. w 1, w 2, …, w n : implicit súlyok, a ij ( a ii = 1, a ij > 0 és a ij = 1/a ji, ; i, j = 1,…,n): a DH által adott páronkénti összehasonlítási értékek A pozitív, konzisztens és reciprok mátrix, a ij a jk = a ik (i, j, k = 1, …, n) és az A rangja 1. Feladat: az A mátrixból előállítani a w vektort. Saaty AHP módszere: sajátérték-feladatot old meg. Páros összehasonlítási mátrixok XXIX. Operációkutatási konferencia, Balatonőszöd

4 Inkonzisztencia A szokásos feltétel az, hogy a DH nem tudja konzekvens módon kifejezni a preferenciáit a páros összehasonlítások során, így valós döntési feladatokban az a ij és w i /w j különböznek egymástól. Valós feladatoknál a DH magatartását akkor nevezzük konzisztensnek, ha az általa kinyilvánított összehasonlítási mátrix közel van egy olyan mátrixhoz, amelynek a rangja 1 (a mátrix közel konzisztens). Különbséget teszünk a naiv döntéshozó és a szakértő között. A döntéshozó hibamentességének biztosításához szükségünk van a páros összehasonlítási mátrixok inkonzisztenciájának mérésére (hányadosok, indexek). XXIX. Operációkutatási konferencia, Balatonőszöd

5 Hibamentességi tulajdonság és konzisztencia A páros összehasonlítási mátrix hibamentes, ha a ij = w i /w j (i, j = 1, 2, …, n, i  j ) [Choo és Wedley (2004)]. Ebben az esetben a páros összehasonlítási mátrix a döntéshozó valódi preferenciáit (értékeléseit) fejezi ki. Ha a páros összehasonlítási mátrix hibamentes, akkor konzisztens. A páros összehasonlítási mátrix elemeit arányskálán megadva a döntéshozó akkor hibamentes, ha a páros összehasonlítási mátrix pozitív, reciprok és konzisztens, a páros összehasonlítások a döntéshozó valódi preferenciáit tükrözik. A döntéshozó akkor és csak akkor hibamentes, ha a páros összehasonlítási mátrix hibamentes [Temesi, 2011]. XXIX. Operációkutatási konferencia, Balatonőszöd

6 Egy kísérlet Kísérleti úton páros összehasonlítási mátrixok adatbázisát állítottuk elő. Az elemzett tulajdonságok [Bozóki-Dezső-Poesz-Temesi, 2011]:  inkonzisztencia  alternatíva rangsor  a súlyvektor érzékenységese A kísérletek dimenziói:  a feladat mérete  a feladat típusa  a kérdezési módszer XXIX. Operációkutatási konferencia, Balatonőszöd A feladat mérete: 4 × 4, 6 × 6, 8 × 8 A kutatás kiemelt témája: teljesen és részlegesen kitöltött páros összehasonlítási mátrixok

7 A feladat típusa: szubjektív A B C D E F XXIX. Operációkutatási konferencia, Balatonőszöd

8 A feladat típusa: objektív XXIX. Operációkutatási konferencia, Balatonőszöd

9 Kérdezési technikák szekvenciális véletlen Ross XXIX. Operációkutatási konferencia, Balatonőszöd

10 A kísérleti környezet Kontrollált kísérletek Kísérleti alanyok: alap és mesterszakos hallgatók Csoportméretek: fő, összesen 227 fő Anonimitás: kódok használatával Mindegyik csoport 2 feladatot oldott meg: az adatbázisba került teljesen kitöltött mátrixok száma: 454 XXIX. Operációkutatási konferencia, Balatonőszöd

11 Kutatási kérdések H1. Szignifikánsan magasabbak-e a szubjektív feladatok inkonzisztencia indexei? H2. Nő-e az inkonzisztencia a feladat méretével? H3. Hatással van-e a kérdezési módszer az inkonzisztenciára? H4. Konzekvens módon viselkedik-e a döntéshozó a páros összehasonlítások megadásának teljes folyamatában? H5. Tudunk-e nem teljesen kitöltött mátrixokból a teljesen kitöltött mátrixból számított eredményekre következtetni? XXIX. Operációkutatási konferencia, Balatonőszöd

12 Torzító tényezők és a megfelelő korrekciós eljárás 1.típus: A döntéshozó által elkövetett hibák, adatmegadási fluktuációk a valódi értékek körül helyezkednek el, mintha a kommunikációs rendszerben lévő zaj okozná azokat. Utólagos korrekció lehetséges perturbációs módszerrel. 2. típus : A döntéshozó szisztematikus hibákat, alá- vagy fölébecsléseket követ el bizonyos összehasonlításokban (pl. az alternatívák egy részhalmazán). A korrekció a kérdezési eljárás közben vagy utólag is elvégezhető egyes kérdéssorozatok megismétlésével. 3. típus: Kiugró értékeket találunk, pl. a kommunikáció valamilyen váratlan, egyszeri hibája folytán. Azonnali vagy utólagos korrekció tehető. XXIX. Operációkutatási konferencia, Balatonőszöd

13 A kérdezési eljárás módosítása Cél: közel-konzisztens mátrix létrehozása. Feltételek:  racionális döntéshozó,  lehetséges legyen a döntéshozóval történő párbeszéd (akár on-line),  a nem-teljesen kitöltött mátrixokra vonatkozó módszerek beépítése a modellbe XXIX. Operációkutatási konferencia, Balatonőszöd

14 Közelítésmódok Beépített figyelmeztetések: kísérleteinkre támaszkodva a 2. és 3. típusú esetekben. Előnye: közel-konzisztens mátrix áll elő. Leállási szabály: a közel-konzisztens mátrix elemeit elegendő számú összehasonlítás után a nem teljesen kitöltött mátrixból származtatjuk. Előnye: nagy és/vagy szubjektív típusú feladatok is kezelhetők a páros összehasonlítások számának redukálásával. XXIX. Operációkutatási konferencia, Balatonőszöd

15 Referenciák Bozóki, S., Fülöp, J., Rónyai,L. [2010]: On optimal completions of incomplete pairwise comparison matrices, Mathematical and Computer Modelling, 52, pp Bozóki, S., Fülöp, Koczkodaj, W.W. [2011]: An LP-based inconsistency monitoring of pairwise comparison matrices, Mathematical and Computer Modelling, 54(1-2), pp Bozóki, S., Dezső, L., Poesz, A., Temesi, J. [2011]: Pairwise comparison matrices: an empirical research, Proceedings of the International Symposium on the AHP for MCDM, Sorrento, Naples, Italy, June15-18, 2011, Online Proceedings ISSN Choo, E.U., Wedley, W.C. [2004] A common framework for deriving preference values from pairwise comparison matrices, Computers & Operations Research 31, 893– 908. Saaty, T.L. [1980]: The analytic hierarchy process, McGraw Hill, N.Y. Temesi, J.: [2011]:Pairwise comparison matrices and the error-free property of the decision-maker, Central European Journal of Operations Research, Vol. 19. No 2. June 2011, pp. XXIX. Operációkutatási konferencia, Balatonőszöd