対数最小二乗法 (AHPの) - 版の履歴

2008年11月12日 (水) 04:07にAlbeit-Kunによる

2008-11-12T04:07:04Z

Orsjwiki: "対数最小二乗法 (AHPの)" を保護しました。 [edit=sysop:move=sysop]

2007-07-20T02:13:05Z

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2007年7月17日 (火) 06:07に122.17.2.240による

2007-07-17T06:07:51Z

2007年7月13日 (金) 16:13に124.144.188.143による

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'''【たいすうさいしょうじじょうほう (logarithmic least squares method)】'''

AHPにおいて一対比較行列から重要度を算出する方法の1つ. 一対比較のモデルとして, $a_{ij} = (w_i / w_j) \varepsilon_{ij}$を仮定し, 誤差の対数$\log \varepsilon_{ij}$の二乗和を最小化する$\{\omega_i \}$を重要度とする方法である. ここで, 誤差$\varepsilon_{ij}$の分布として互いに独立で平均1, 分散$\sigma^2$の対数正規分布を仮定すると, 行列$\A$の行の要素の幾何平均は最尤推定量になり, 幾何平均法と同じである.

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	AHPにおいて一対比較行列から重要度を算出する方法の1つ. 一対比較のモデルとして, <math>a_{ij} = (w_i / w_j) \varepsilon_{ij} \,</math>を仮定し, 誤差の対数<math>\log \varepsilon_{ij} \,</math>の二乗和を最小化する<math>\{\omega_i \} \,</math>を重要度とする方法である. ここで, 誤差<math>\varepsilon_{ij} \,</math>の分布として互いに独立で平均1, 分散<math>\sigma^2 \,</math>の対数正規分布を仮定すると, 行列<math>\boldsymbol{A} \,</math>の行の要素の幾何平均は最尤推定量になり, 幾何平均法と同じである.		AHPにおいて一対比較行列から重要度を算出する方法の1つ. 一対比較のモデルとして, <math>a_{ij} = (w_i / w_j) \varepsilon_{ij} \,</math>を仮定し, 誤差の対数<math>\log \varepsilon_{ij} \,</math>の二乗和を最小化する<math>\{\omega_i \} \,</math>を重要度とする方法である. ここで, 誤差<math>\varepsilon_{ij} \,</math>の分布として互いに独立で平均1, 分散<math>\sigma^2 \,</math>の対数正規分布を仮定すると, 行列<math>\boldsymbol{A} \,</math>の行の要素の幾何平均は最尤推定量になり, 幾何平均法と同じである.
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		+	[[category:AHP(階層的意思決定法)\|たいすうさいしょうじじょうほう]]

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	'''【たいすうさいしょうじじょうほう (logarithmic least squares method)】'''		'''【たいすうさいしょうじじょうほう (logarithmic least squares method)】'''

−	AHPにおいて一対比較行列から重要度を算出する方法の1つ. 一対比較のモデルとして, <math>a_{ij} = (w_i / w_j) \varepsilon_{ij} \,</math>を仮定し, 誤差の対数<math>\log \varepsilon_{ij} \,</math>の二乗和を最小化する<math>\{\omega_i \} \,</math>を重要度とする方法である. ここで, 誤差<math>\varepsilon_{ij} \,</math>の分布として互いに独立で平均1, 分散<math>\sigma^2 \,</math>の対数正規分布を仮定すると, 行列<math>\~~mathbf~~{A} \,</math>の行の要素の幾何平均は最尤推定量になり, 幾何平均法と同じである.	+	AHPにおいて一対比較行列から重要度を算出する方法の1つ. 一対比較のモデルとして, <math>a_{ij} = (w_i / w_j) \varepsilon_{ij} \,</math>を仮定し, 誤差の対数<math>\log \varepsilon_{ij} \,</math>の二乗和を最小化する<math>\{\omega_i \} \,</math>を重要度とする方法である. ここで, 誤差<math>\varepsilon_{ij} \,</math>の分布として互いに独立で平均1, 分散<math>\sigma^2 \,</math>の対数正規分布を仮定すると, 行列<math>\boldsymbol{A} \,</math>の行の要素の幾何平均は最尤推定量になり, 幾何平均法と同じである.

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	'''【たいすうさいしょうじじょうほう (logarithmic least squares method)】'''		'''【たいすうさいしょうじじょうほう (logarithmic least squares method)】'''

−	AHPにおいて一対比較行列から重要度を算出する方法の1つ. 一対比較のモデルとして, $a_{ij} = (w_i / w_j) \varepsilon_{ij}$を仮定し, 誤差の対数$\log \varepsilon_{ij}$の二乗和を最小化する$\{\omega_i \}$を重要度とする方法である. ここで, 誤差$\varepsilon_{ij}$の分布として互いに独立で平均1, 分散$\sigma^2$の対数正規分布を仮定すると, 行列$\A$の行の要素の幾何平均は最尤推定量になり, 幾何平均法と同じである.	+	AHPにおいて一対比較行列から重要度を算出する方法の1つ. 一対比較のモデルとして, <math>a_{ij} = (w_i / w_j) \varepsilon_{ij} \,</math>を仮定し, 誤差の対数<math>\log \varepsilon_{ij} \,</math>の二乗和を最小化する<math>\{\omega_i \} \,</math>を重要度とする方法である. ここで, 誤差<math>\varepsilon_{ij} \,</math>の分布として互いに独立で平均1, 分散<math>\sigma^2 \,</math>の対数正規分布を仮定すると, 行列<math>\mathbf{A} \,</math>の行の要素の幾何平均は最尤推定量になり, 幾何平均法と同じである.

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(相違点なし)