対数最小二乗法 (AHPの)
【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, 構文解析に失敗 (Conversion error. Server ("https://en.wikipedia.org/api/rest_") reported: "Cannot get mml. Server problem."): {\displaystyle a_{ij}=(w_{i}/w_{j})\varepsilon _{ij}\,} を仮定し, 誤差の対数構文解析に失敗 (MathML、ただし動作しない場合はSVGかPNGで代替(最新ブラウザーや補助ツールに推奨): サーバー「https://en.wikipedia.org/api/rest_v1/」から無効な応答 ("Math extension cannot connect to Restbase."):): {\displaystyle \log \varepsilon_{ij} \,} の二乗和を最小化する構文解析に失敗 (MathML、ただし動作しない場合はSVGかPNGで代替(最新ブラウザーや補助ツールに推奨): サーバー「https://en.wikipedia.org/api/rest_v1/」から無効な応答 ("Math extension cannot connect to Restbase."):): {\displaystyle \{\omega_i \} \,} 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, 行列構文解析に失敗 (MathML、ただし動作しない場合はSVGかPNGで代替(最新ブラウザーや補助ツールに推奨): サーバー「https://en.wikipedia.org/api/rest_v1/」から無効な応答 ("Math extension cannot connect to Restbase."):): {\displaystyle \boldsymbol{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.