「対数最小二乗法 (AHPの)」の版間の差分

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'''【たいすうさいしょうじじょうほう (logarithmic least squares method)】'''
 
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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, $a_{ij} = (w_i / w_j) \varepsilon_{ij}$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>\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.

2007年7月14日 (土) 01:13時点における版

【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, を仮定し, 誤差の対数の二乗和を最小化するを重要度とする方法である. ここで, 誤差の分布として互いに独立で平均1, 分散の対数正規分布を仮定すると, 行列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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