✖


Jump to content

Потенциально все попарные ранжирования всех возможных альтернатив.

Add links

Потенциально все парные ранжирования всех возможных альтернатив ( ПАПРИКА ) — это метод многокритериального принятия решений (MCDM) или совместного анализа . [1] [2] [3] как это реализовано с помощью программного обеспечения для принятия решений и совместного анализа продуктов 1000minds и MeenyMo. [4] [5] [6]

Метод PAPRIKA основан на том, что пользователи выражают свои предпочтения относительно относительной важности критериев или атрибутов, представляющих интерес для решения или выбора, путем попарного сравнения (ранжирования) альтернатив.

В приложениях MCDM PAPRIKA используется лицами, принимающими решения, для определения весов критериев принимаемого решения, отражающих их относительную важность. В зависимости от приложения эти веса используются для ранжирования, определения приоритетов или выбора между альтернативами.

В приложениях совместного анализа PAPRIKA используется с потребителями или другими заинтересованными сторонами для оценки «полезностей по частям» (т. е. весов), представляющих относительную важность атрибутов, характеризующих продукты или другие объекты интереса (т. е. моделирование выбора , совместный анализ и дискретный выбор). ). [2] [3]

Приложения

[ редактировать ]

Метод PAPRIKA реализуется с помощью программного обеспечения для принятия решений и совместного анализа продуктов 1000minds и MeenyMo. [4] [5] [6]

Примеры областей, в которых метод используется для принятия многокритериальных решений или совместного анализа, включают (см. также приложения 1000minds ):

Аддитивные модели значений нескольких атрибутов

[ редактировать ]

Метод PAPRIKA особенно применим к аддитивным многоатрибутным моделям значений с категориями производительности. [69] – также известные как «баллы», «подсчет очков», «подсчет очков» или «линейные» системы или модели. Следующие пояснения в основном сформулированы с точки зрения принятия многокритериальных решений. Аналогичные объяснения с точки зрения конджойнт-анализа возможны, но здесь не представлены.

Как следует из названия, аддитивные многоатрибутные модели ценности с категориями производительности (далее называемые просто «моделями стоимости») состоят из множества критериев (или «атрибутов») с двумя или более категориями производительности (или «уровнями») внутри каждой. критерий, которые объединяются аддитивно .

Каждая категория в рамках каждого критерия оценивается определенным количеством баллов, которое призвано отражать как относительную важность («вес») критерия, так и степень его достижения. Для каждой рассматриваемой альтернативы значения баллов суммируются по критериям для получения общего балла (следовательно, это модели аддитивной ценности), с помощью которых альтернативы расставляются по приоритетам или ранжируются (или иным образом классифицируются) относительно друг друга.

Таким образом, модель ценностей (или «система баллов») — это просто список критериев (и категорий) и значений баллов для рассматриваемой проблемы решения; пример см. в Таблице 1 в подразделе ниже. Это представление «системы баллов» эквивалентно более традиционному подходу, включающему нормализованные веса критериев и «функции значений одного критерия» для представления относительной важности критериев и объединения значений в целом (см. модель взвешенной суммы ). Представление системы невзвешенных баллов проще в использовании и помогает объяснить метод PAPRIKA ниже.

Пример применения системы баллов

[ редактировать ]

Примером применения системы баллов является ранжирование кандидатов, претендующих на работу.

Представьте себе, что «Мартье», «Мишель» и «Польен» — это три кандидата на должность, которые необходимо ранжировать с использованием модели ценности, представленной в таблице 1 ниже. Предположим, они оцениваются по пяти критериям (см. Таблицу 1) следующим образом:

  • у Маартье Образование превосходное , а у нее более 5 лет опыта работы ее рекомендации , социальные навыки и энтузиазм плохие . ,
  • Мишель Образование плохое , у нее 2–5 лет опыта работы , а ее рекомендации , социальные и энтузиазм хороши . навыки
  • Полин Образование хорошее , у нее <2 года опыта работы , ее рекомендации , социальные и энтузиазм хороши . навыки

Таблица 1: Пример модели ценностей (системы баллов) для ранжирования кандидатов на должность

Критерий Категория Очки
Образование бедный 0
хороший 8
очень хороший 20
отличный 40
Опыт < 2 лет 0
2–5 лет 3
> 5 лет 10
Ссылки бедный 0
хороший 27
Социальные навыки бедный 0
хороший 10
Энтузиазм бедный 0
хороший 13

Суммируя значения баллов в Таблице 1, соответствующие описаниям Маартье, Мишель и Полиена, получаем их общие баллы:

  • Общий балл Маартье = 40 + 10 + 0 + 0 + 0 = 50 очков.
  • Общий балл Мишель = 0 + 3 + 27 + 10 + 13 = 53 балла.
  • Общий балл Полена = 8 + 0 + 27 + 10 + 13 = 58 очков.

Очевидно, что у Полиена самый высокий общий балл. Следовательно, согласно модели ценностей (и тому, как оценивались Маартье, Мишель и Полиен) Полиен является лучшим кандидатом на эту должность. (Хотя, очевидно, что по сравнению с другими кандидатами, которые потенциально могли бы подать заявку, Полен не так хорош, как лучший гипотетически возможный кандидат, который набрал бы «идеальные» 40 + 10 + 27 + 10 + 13 = 100 баллов.)

В общих чертах, определив критерии и категории для данной модели ценностей, задача состоит в том, чтобы получить значения баллов, которые точно отражают относительную важность критериев и категорий для лица, принимающего решения. Получение действительных и надежных значений баллов, возможно, является самой сложной задачей при создании модели стоимости. Метод PAPRIKA делает это на основе предпочтений лиц, принимающих решения, выраженных с помощью парного ранжирования альтернатив.

Обзор метода ПАПРИКА

[ редактировать ]

упоминалось в начале статьи, ПАПРИКА ​​— это (частичный) акроним от - Правильный Ранжирование всех возможных Как Все « Потенциально Альтернатив » . Следующее объяснение должно прояснить происхождение этого названия.

Метод PAPRIKA относится к моделям ценностей для ранжирования конкретных альтернатив, которые известны лицам, принимающим решения (например, как в приведенном выше примере с кандидатами на работу), а также к моделям для ранжирования потенциально всех гипотетически возможных альтернатив в пуле, который меняется с течением времени (например, пациенты обращение за медицинской помощью). Следующее объяснение сосредоточено на этом втором типе приложений, поскольку оно является более общим.

PAPRIKA основана на фундаментальном принципе, согласно которому общий рейтинг всех возможных альтернатив, представленных данной моделью ценности, то есть всех возможных комбинаций категорий по критериям, определяется, когда все парные рейтинги альтернатив по отношению друг к другу известны (и при условии, что рейтинги последовательны).

(В качестве аналогии предположим, что вы хотите ранжировать всех жителей данного города от самого младшего до самого старшего. Если бы вы знали, как каждый человек был попарно ранжирован относительно всех остальных с учетом их возраста – т.е. для каждой возможной пары людей, вы определили, кто из двух человек моложе или что они одного возраста – тогда вы можете составить общий рейтинг населения города от самого молодого до самого старшего.)

Однако в зависимости от количества критериев и категорий, включенных в модель ценности, количество парных ранжирований всех возможных альтернатив потенциально исчисляется миллионами или даже миллиардами. Однако, конечно, многие из этих парных ранжирований разрешаются автоматически, поскольку одна альтернатива в паре имеет более высокую категорию по крайней мере по одному критерию и ни одна из них не ниже по другим критериям, чем для другой альтернативы, что известно как «доминирующие пары».

Но при этом потенциально остаются миллионы или миллиарды « недоминируемых пар» – пар альтернатив, в которых одна из них имеет категорию с более высоким рейтингом хотя бы для одного критерия и категорию с более низким рейтингом хотя бы для одного другого критерия, чем другая альтернатива – и, следовательно, суждение Требуется, чтобы альтернативы были попарно ранжированы. Что касается примера ранжирования кандидатов на работу в предыдущем разделе, то примером пары (кандидатов) без доминирования может служить ситуация, когда один человек в паре, скажем, высокообразован , но неопытен, тогда как другой человек необразован , но имеет большой опыт . и поэтому требуется суждение, чтобы попарно ранжировать эту (недоминируемую) пару.

Для n возможных альтернатив существует n ( n −1)/2 попарных ранжирования. Например, для модели стоимости с восемью критериями и четырьмя категориями внутри каждого критерия и, следовательно, 4 8 = 65 536 возможных альтернатив, имеется 65 536 x 65 535 / 2 = 2 147 450 880 парных ранжирований. Даже после исключения 99 934 464 доминируемых пар все еще остается 2 047 516 416 недоминируемых пар, подлежащих ранжированию. [1] Очевидно, что число парных рейтингов приближается к этому числу – более двух миллиардов! – по-человечески невозможно без специального метода.

Метод PAPRIKA решает эту проблему «невозможности», гарантируя, что количество парных ранжирований, которые должны выполнить лица, принимающие решения, сведено к минимуму – т.е. только небольшая часть потенциально миллионов или миллиардов недоминируемых пар – так что нагрузка на количество лиц, принимающих решения, сведено к минимуму, и метод практичен. PAPRIKA сводит к минимуму количество парных ранжирований, выполняемых лицами, принимающими решения, путем идентификации (и исключения) для каждой недоминируемой пары, явно ранжированной лицами, принимающими решения, всех недоминируемых пар, неявно ранжированных как следствия этой и других явно ранжированных пар. Фундаментальным для эффективности метода является применение свойства транзитивности моделей аддитивной стоимости, как показано в простой демонстрации ниже.

Метод PAPRIKA начинается с того, что лицо, принимающее решения, попарно ранжирует пары с недоминированием, определенные только по двум критериям одновременно (где, по сути, все остальные категории критериев попарно идентичны). Опять же, со ссылкой на пример ранжирования кандидатов на работу, пример такого парного ранжирующего вопроса: «Кого бы вы предпочли нанять: человека с , плохим образованием но у него или нее 5 лет или более опыта работы , или другого человека, чье образование превосходен , но у него или нее менее 2 лет опыт работы , при прочих равных условиях?" (см. рисунок 1).

Рисунок 1: Пример вопроса с парным ранжированием (скриншот из 1000minds )

Пример вопроса попарного ранжирования для метода принятия решений PAPRIKA

Каждый раз, когда лицо, принимающее решение, ранжирует пару (как в примере выше), все недоминируемые пары, неявно ранжированные как следствия, идентифицируются и отбрасываются. После завершения ранжирования недоминируемых пар, определенных одновременно только по двум критериям, за этим следуют, если лицо, принимающее решение, решает продолжить (оно может остановиться в любой момент), пары с последовательно большим количеством критериев (т. е. три критерия, затем четыре, затем пять и т. д.), пока потенциально все недоминируемые пары не будут ранжированы.

Таким образом, потенциально , все пары ранжирующие (отсюда и возможные альтернативы все аббревиатура PAPRIKA) , идентифицируются либо как: ( 1) доминируемые пары (данные), либо (2) недоминируемые пары , явно ранжированные лицом, принимающим решения. , или (3) недоминируемые пары, неявно рассматриваемые как следствия. Из явно ранжированных пар значения точек (веса) получаются с помощью линейного программирования; хотя возможны несколько решений линейной программы, все полученные значения баллов воспроизводят один и тот же общий рейтинг альтернатив.

Моделирование использования PAPRIKA показывает, что если лицо, принимающее решения, останавливается после того, как ранжировало недоминируемые пары, определенные всего по двум критериям одновременно, результирующий общий рейтинг всех возможных альтернатив очень сильно коррелирует с «истинным» общим рейтингом лица, принимающего решения. получается, если были ранжированы все недоминируемые пары (включающие более двух критериев). [1]

Таким образом, для большинства практических целей лицам, принимающим решения, вряд ли придется ранжировать пары, определенные более чем по двум критериям, тем самым снижая нагрузку на лиц, принимающих решения. Например, для модели ценности, упомянутой выше, с восемью критериями и четырьмя категориями каждая требуется примерно 95 явных парных ранжирований (и для ранжирования необходимо 2 047 516 416 пар без доминирования); 25 парных рейтингов для модели по пяти критериям и по три категории в каждом; и так далее. [1] Реальные применения PAPRIKA, упомянутые ранее, предполагают, что лица, принимающие решения, могут комфортно ранжировать более 50 и по крайней мере до 100 пар и относительно быстро, и что этого достаточно для большинства приложений.

Теоретические предшественники

[ редактировать ]

Ближайшим теоретическим предшественником метода PAPRIKA является анализ парных компромиссов. [70] предшественник адаптивного совместного анализа в маркетинговых исследованиях . [71] Как и метод PAPRIKA, парный анализ компромиссов основан на идее о том, что пары, над которыми не доминируют, которые явно ранжируются лицом, принимающим решения, могут использоваться для неявного ранжирования других пар, над которыми не доминируют. Однако от парного компромиссного анализа отказались в конце 1970-х годов, поскольку в нем отсутствовал метод систематического выявления неявно ранжированных пар.

Также был предложен метод ЗАПРОС (от русского «Закрытая процедура вблизи эталонных ситуаций»); [72] однако что касается попарного ранжирования всех недоминируемых пар, определенных по двум критериям, «неэффективно пытаться получить полную информацию». [73] Как поясняется в настоящей статье, метод ПАПРИКА ​​решает эту проблему эффективности.

Простая демонстрация метода ПАПРИКА

[ редактировать ]

Метод PAPRIKA можно легко продемонстрировать на простом примере определения значений баллов (весов) по критериям для модели стоимости всего с тремя критериями, обозначаемыми «a», «b» и «c», и двумя категориями внутри каждого. критерий – «1» и «2», где 2 – категория с более высоким рейтингом. [1]

Шестибалльные значения этой модели ценностей (по два для каждого критерия) могут быть представлены переменными a1, a2, b1, b2, c1, c2 (a2 > a1, b2 > b1, c2 > c1) и восемью возможными альтернативами ( 2 3 = 8) в виде упорядоченных троек категорий по критериям (abc): 222, 221, 212, 122, 211, 121, 112, 111. Эти восемь альтернатив и уравнения их общего балла, полученные простым сложением переменных, соответствующих значения баллов (которые пока неизвестны: будут определены демонстрируемым здесь методом) – перечислены в Таблице 2.

Недоминирующие пары представлены как «221 против (против) 212» или, в терминах уравнений общего балла, как «a2 + b2 + c1 против a2 + b1 + c2» и т. д. «пара» — это пара альтернатив, одна из которых характеризуется категорией с более высоким рейтингом по крайней мере для одного критерия и категорией с более низким рейтингом, по крайней мере, для одного другого критерия, чем другая альтернатива, и, следовательно, требуется суждение, чтобы альтернативы были ранжированы попарно. . И наоборот, альтернативы в «доминирующей паре» (например, 121 против 111 – что соответствует a1 + b2 + c1 против a1 + b1 + c1) по своей сути ранжируются попарно, поскольку одна из них имеет более высокую категорию по крайней мере для одного критерия и ни одна из них не имеет более низкой категории по крайней мере для одного критерия. другие критерии (и независимо от того, каковы значения баллов, учитывая a2 > a1, b2 > b1 и c2 > c1, парный рейтинг всегда будет одинаковым).]

«Оценка» этой модели включает определение значений шестибалльных переменных значений (a1, a2, b1, b2, c1, c2), чтобы реализовать предпочтительное ранжирование лица, принимающего решения, из восьми альтернатив.

Для многих читателей эту простую модель ценностей, возможно, можно сделать более конкретной, рассмотрев пример, который, вероятно, понятен большинству людей: модель ранжирования кандидатов на работу, состоящая из трех критериев (например) (а) образование , (б) опыт и (c) ссылки , каждая из которых имеет две категории «эффективности»: (1) плохая или (2) хорошая . (Это упрощенная версия иллюстративной модели стоимости, представленной в таблице 1 ранее в статье.)

Соответственно, каждую из восьми возможных альтернатив этой модели можно рассматривать как «тип» (или профиль) кандидата, который гипотетически когда-либо может подать заявку. Например, «222» обозначает кандидата, который хорош по всем трем критериям; «221» — кандидат хорошим с образованием и опытом но плохими рекомендациями , ; третий, хорошее которого образование , плохой опыт «212» — и хорошие рекомендации у ; и т. д.

Наконец, что касается недоминирующих пар, 221 против например, 212 представляет кандидата 221, который имеет хороший опыт и плохие рекомендации , тогда как 212 имеет противоположные характеристики (и они оба имеют хорошее образование ). Таким образом, выбор лучшего кандидата в конечном итоге зависит от предпочтений лица, принимающего решения, относительно относительной важности опыта по сравнению с рекомендациями .

Таблица 2: Восемь возможных альтернатив и их уравнения общего балла

Альтернатива Уравнение общего балла
222 а2 + б2 + с2
221 а2 + б2 + с1
212 а2 + б1 + с2
122 а1 + б2 + с2
211 а2 + б1 + с1
121 а1 + б2 + с1
112 а1 + б1 + с2
111 а1 + б1 + с1

Определение недоминируемых пар

[ редактировать ]

Первым шагом метода PAPRIKA является выявление недоминируемых пар. Имея всего восемь альтернатив, это можно сделать, попарно сравнив их все друг с другом и отбросив доминирующие пары.

Этот простой подход может быть представлен матрицей на рисунке 2, где восемь возможных альтернатив (выделены жирным шрифтом) перечислены внизу слева, а также вверху. Каждая альтернатива слева попарно сравнивается с каждой альтернативой вверху относительно того, какая из двух альтернатив имеет более высокий рейтинг (т.е. в настоящем примере какой кандидат более желателен для этой должности). Ячейки со шляпками (^) обозначают доминируемые пары (где не требуется никакого решения), а пустые ячейки представляют собой либо центральную диагональ (каждая альтернатива попарно ранжирована сама по себе), либо обратную непустым ячейкам, содержащим недоминируемые пары (где требуется судебное решение).

Рисунок 2. Недоминируемые пары, выявленные путем попарного сравнения восьми возможных альтернатив (выделены жирным шрифтом).

против 222 221 212 122 112 121 211 111
222 ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^
221 (i) b2 + c1 против b1 + c2 (ii) a2 + c1 против a1 + c2 (iv) a2 + b2 + c1 против a1 + b1 + c2 ^ ^ ^
212 (iii) a2 + b1 против a1 + b2 ^ (v) a2 + b1 + c2 против a1 + b2 + c1 ^ ^
122 ^ ^ (vi) a1 + b2 + c2 против a2 + b1 + c1 ^
112 (*i) b1 + c2 против b2 + c1 (*ii) a1 + c2 против a2 + c1 ^
121 (*iii) a1 + b2 против a2 + b1 ^
211 ^
111

На рисунке 2 отмечено : ^ обозначает доминируемые пары. Недоминирующие пары отмечены римскими цифрами; три, отмеченные звездочками, являются дубликатами пар (i)-(iii).

Как показано на рисунке 2, существует девять недоминируемых пар (отмеченных римскими цифрами). Однако три пары являются дубликатами после того, как любые переменные, общие для пары, «отменены» (например, пара *i является дубликатом пары i и т. д.). Таким образом, существует шесть уникальных недоминируемых пар (без звездочек на рисунке 2 и перечисленных ниже).

Сокращение переменных, общих для недоминируемых пар, можно проиллюстрировать следующим образом. Например, при сравнении альтернатив 121 и 112 a1 можно вычесть из обеих частей a1 + b2 + c1 против a1 + b1 + c2. Аналогично, при сравнении 221 и 212, a2 ​​можно вычесть из обеих частей a2 + b2 + c1 vs a2 + b1 + c2. Для обеих пар остается одна и та же «отмененная» форма: b2 + c1 против b1 + c2.

Формально эти вычитания отражают свойство независимости «совместного фактора» моделей аддитивной стоимости: [74] Рейтинг недоминируемых пар (в неотмененной форме) не зависит от их равного рейтинга по одному или нескольким критериям. Условно, пары без доминирования в их отмененных формах, такие как b2 + c1 против b1 + c2, также могут быть представлены как _21 против _12 – т.е. где «_» означает идентичные категории для идентифицированного критерия.

Подводя итог, вот шесть недоминируемых пар для модели стоимости:

(i) b2 + c1 против b1 + c2
(ii) a2 + c1 против a1 + c2
(iii) a2 + b1 против a1 + b2
(iv) a2 + b2 + c1 против a1 + b1 + c2
(v) a2 + b1 + c2 против a1 + b2 + c1
(vi) a1 + b2 + c2 против a2 + b1 + c1

Задача состоит в том, чтобы попарно ранжировать эти шесть недоминируемых пар с целью, чтобы лицо, принимающее решения, выполняло как можно меньшее количество парных ранжирований (тем самым сводя к минимуму нагрузку на лицо, принимающее решение).

Ранжирование пар, над которыми не доминируют, и выявление пар с неявным ранжированием

[ редактировать ]

Пары, в которых не доминируют всего два критерия, по сути, являются наименее когнитивно сложными для лица, принимающего решения, для парного ранжирования по сравнению с парами с большим количеством критериев. Таким образом, произвольно начиная здесь с пары (i) b2 + c1 против b1 + c2, лица, принимающего решения, спрашивают: «Какую альтернативу вы предпочитаете, _21 или _12 (т. е. при условии, что они идентичны по критерию a), или вы безразличен между ними?" Другими словами, этот выбор делается между кандидатом с хорошим опытом и плохими рекомендациями и кандидатом с плохим опытом и хорошими рекомендациями , при прочих равных условиях.

Предположим, что лицо, принимающее решение, отвечает: «Я предпочитаю _21 _12» (т. е. хороший опыт и плохие рекомендации предпочтительнее плохого опыта и хороших рекомендаций ). Это предпочтение может быть представлено как «_21 ≻ _12», что соответствует, с точки зрения уравнений общего балла, b2 + c1 > b1 + c2 [где ≻ и «~» (используются позже) обозначают строгое предпочтение и безразличие соответственно, что соответствует обычные отношения '>' и '=' для уравнений общего балла].

Центральным моментом метода PAPRIKA является идентификация всех недоминируемых пар, неявно ранжированных как следствия явно ранжированных пар. Таким образом, учитывая a2 > a1 (т.е. хорошее образование ≻ плохое образование ), ясно, что (i) b2 + c1 > b1 + c2 (как указано выше) подразумевает, что пара (iv) (см. рисунок 2) ранжируется как a2 + b2 + с1 > а1 + b1 + с2. Этот результат отражает свойство транзитивности ( аддитивных ) моделей стоимости. В частности, 221 ≻ 121 (по доминированию) и 121 ≻ 112 (т.е. пара i _21 ≻ _12, как указано выше) подразумевает (iv) 221 ≻ 112; эквивалентно, 212 ≻ 112 и 221 ≻ 212 подразумевают 221 ≻ 112.

Далее, в соответствии с парой (ii) a2 + c1 против a1 + c2, предположим, что лицо, принимающее решение, задается вопросом: «Какую альтернативу вы предпочитаете, 1_2 или 2_1 (при условии, что они идентичны по критерию b), или вам безразлично, какой вариант выбрать?» их?" Другими словами, этот выбор делается между кандидатом с плохим образованием и хорошими рекомендациями и кандидатом с хорошим образованием и плохими рекомендациями , при прочих равных условиях.

Предположим, что лицо, принимающее решение, отвечает: «Я предпочитаю 1_2 вместо 2_1» (т. е. плохое образование и хорошие рекомендации предпочтительнее хорошего образования и плохих рекомендаций ). Это предпочтение соответствует a1 + c2 > a2 + c1. Кроме того, учитывая b2 > b1 ( хороший опыт ≻ плохой опыт ), это предпочтение/неравенство означает, что пара (vi) ранжируется как a1 + b2 + c2 > a2 + b1 + c1.

Более того, две явно ранжированные пары (i) b2 + c1 > b1 + c2 и (ii) a1 + c2 > a2 + c1 подразумевают, что пара (iii) имеет ранг a1 + b2 > a2 + b1. В этом результате легко убедиться, сложив соответствующие части неравенств для пар (i) и (ii) и сократив общие переменные. Опять же, этот результат отражает свойство транзитивности: (i) 121 ≻ 112 и (ii) 112 ≻ 211 подразумевает (iii) 121 ≻ 211; эквивалентно, 122 ≻ 221 и 221 ≻ 212 подразумевают 122 ≻ 212.

В результате двух явных парных сравнений, т.е. явно выполненных лицом, принимающим решения, были ранжированы пять из шести недоминируемых пар. Лицо, принимающее решение, может прекратить ранжирование, когда пожелает (до того, как будут ранжированы все недоминируемые пары), но давайте предположим, что оно продолжит и ранжирует оставшуюся пару (v) как a2 + b1 + c2 > a1 + b2 + c1 (т. е. в ответ на аналогичный вопрос двум изложенным выше).

Таким образом, все шесть недоминируемых пар были ранжированы в результате того, что лицо, принимающее решение, явно ранжировало только три:

(i) b2 + c1 > b1 + c2
(ii) a1 + c2 > a2 + c1
(v) a2 + b1 + c2 > a1 + b2 + c1

Общий рейтинг альтернатив и значения баллов

[ редактировать ]

Поскольку три попарных ранжирования, приведенные выше, согласованы – и все n ( n −1)/2 = 28 парных ранжирований ( n = 8) для этой простой модели ценности известны – определяется полный общий рейтинг всех восьми возможных альтернатив (от 1-й до 8-й): 222, 122, 221, 212, 121, 112, 211, 111.

Одновременное решение трех вышеуказанных неравенств (i, ii, v) с учетом a2 > a1, b2 > b1 и c2 > c1 дает значения баллов (т. е. «систему баллов»), отражающую относительную важность критериев для лицо, принимающее решения. Например, одно решение: a1 = 0, a2 = 2, b1 = 0, b2 = 4, c1 = 0 и c2 = 3 (или нормализовано так, чтобы «лучшая» альтернатива, 222, набрала 100 баллов: a1 = 0, а2 = 22,2, b1 = 0, b2 = 44,4, с1 = 0 и с2 = 33,3).

Таким образом, на примере ценностной модели ранжирования кандидатов на должность наиболее важным критерием оказывается ( хороший ) опыт работы (b, 4 балла), за которым следуют рекомендации (c, 3 балла) и, что наименее важно, образование. (а, 2 балла). Хотя возможны несколько решений трех неравенств, все полученные значения баллов воспроизводят тот же общий рейтинг альтернатив, который указан выше и воспроизведен здесь с их общими баллами:

1-й 222: 2 + 4 + 3 = 9 баллов (или 22,2 + 44,4 + 33,3 = 100 нормализованных баллов) – т.е. общий балл, полученный в результате сложения приведенных выше значений баллов.
2-й 122: 0 + 4 + 3 = 7 баллов (или 0 + 44,4 + 33,3 = 77,8 баллов нормализовано)
3-й 221: 2 + 4 + 0 = 6 баллов (или 22,2 + 44,4 + 0 = 66,7 баллов нормализовано)
4-й 212: 2 + 0 + 3 = 5 очков (или 22,2 + 0 + 33,3 = 55,6 очков нормализовано)
5-й 121: 0 + 4 + 0 = 4 балла (или 0 + 44,4 + 0 = 44,4 балла нормализовано)
6-й 112: 0 + 0 + 3 = 3 очка (или 0 + 0 + 33,3 = 33,3 балла нормализовано)
7-й 211: 2 + 0 + 0 = 2 балла (или 22,2 + 0 + 0 = 22,2 балла нормализовано)
8-й 111: 0 + 0 + 0 = 0 очков (или 0 + 0 + 0 = 0 нормализованных очков)

Дополнительные соображения

[ редактировать ]

Во-первых, лицо, принимающее решения, может отказаться явно ранжировать любую данную недоминируемую пару (тем самым исключая ее) на том основании, что по крайней мере одна из рассматриваемых альтернатив соответствует невозможной комбинации категорий по критериям. Кроме того, если лицо, принимающее решение, не может решить, как явно ранжировать данную пару, оно может пропустить это – и в конечном итоге пара может быть неявно ранжирована как следствие других явно ранжированных пар (посредством транзитивности).

Во-вторых, чтобы ранжировать все пары, над которыми не доминируют, лицу, принимающему решение, обычно потребуется проводить меньше парных ранжирований, если некоторые из них указывают на безразличие, а не на строгое предпочтение. Например, если бы лицо, принимающее решение, оценило пару (i) выше как _21~_12 (т.е. безразличие) вместо _21 ≻ _12 (как указано выше), тогда ему нужно было бы ранжировать только одну дополнительную пару, а не две (т.е. просто всего две явно ранжированные пары). В целом пары с индифферентным рангом генерируют больше следствий по отношению к парам с неявным ранжированием, чем пары со строгим ранжированием.

Наконец, порядок, в котором лицо, принимающее решение, ранжирует пары, над которыми не доминируют, влияет на количество требуемых ранжирований. Например, если бы лицо, принимающее решение, поставило пару (iii) перед парами (i) и (ii), то легко показать, что все три должны быть явно ранжированы, так же как и пара (v) (т. е. четыре явно ранжированные пары в целом). Однако определение оптимального порядка проблематично, поскольку оно зависит от самих рейтингов, которые заранее неизвестны.

Применение PAPRIKA к моделям «более крупной» ценности

[ редактировать ]

Конечно, большинство реальных моделей ценностей имеют больше критериев и категорий, чем простой пример выше, а это значит, что у них гораздо больше недоминируемых пар. Например, модель стоимости, упомянутая ранее, с восемью критериями и четырьмя категориями внутри каждого критерия (и четырьмя 8 = 65 536 возможных альтернатив) всего имеет 2 047 516 416 недоминируемых пар (аналогично девяти, указанным на рисунке 2), из которых, исключая реплики, 402 100 560 являются уникальными (аналогично шести в примере выше). [1] (Как упоминалось ранее, для модели такого размера лицо, принимающее решения, должно явно ранжировать примерно 95 пар, определенных по двум критериям одновременно, что, вероятно, будет удобно большинству лиц, принимающих решения.)

Для таких реальных моделей ценностей простой подход парных сравнений для выявления недоминируемых пар, использованный в предыдущем подразделе (представленный на рисунке 2), крайне непрактичен. Аналогичным образом, идентификация всех пар, неявно ранжированных как следствия явно ранжированных пар, становится все более затруднительной по мере увеличения количества критериев и категорий. Таким образом, метод PAPRIKA опирается на эффективные в вычислительном отношении процессы идентификации уникальных пар без доминирования и пар с неявным ранжированием соответственно. Подробности этих процессов выходят за рамки этой статьи, но доступны в других местах. [1] и, как упоминалось ранее, метод PAPRIKA реализуется принятия решений программными продуктами 1000minds и MeenyMo. [4] [5] [6]

См. также

[ редактировать ]

Ссылки

[ редактировать ]
  1. ^ Перейти обратно: а б с д и ж г Хансен, Пол; Омблер, Франц (2008). «Новый метод оценки аддитивных моделей значений с несколькими атрибутами с использованием попарного ранжирования альтернатив». Журнал многокритериального анализа решений . 15 (3–4): 87–107. дои : 10.1002/mcda.428 .
  2. ^ Перейти обратно: а б с Смит, К.Ф.; Феннесси, ПФ (2011). «Использование совместного анализа для определения относительной важности конкретных признаков в качестве критериев отбора для улучшения многолетних пастбищных видов в Австралии». Земледелие и пастбища . 62 (4): 355–65. дои : 10.1071/CP10320 .
  3. ^ Перейти обратно: а б с Исма, Салим Аль; или, Н.А.; Ли, Мэнсян; Шен, Цзюнь; Хэ, Цян (2016). «Моделирование принятия решений по внедрению облачных вычислений для МСП: совместный анализ» . Международный журнал веб- и грид-сервисов . 12 (3): 296. doi : 10.1504/ijwgs.2016.079157 .
  4. ^ Перейти обратно: а б с Вайстроффер, Х. Роланд; Ли, Ян (2016). «Программное обеспечение для анализа решений по множеству критериев». Анализ решений по множеству критериев . Международная серия по исследованию операций и науке управления. Том. 233. стр. 1301–1341. дои : 10.1007/978-1-4939-3094-4_29 . ISBN  978-1-4939-3093-7 .
  5. ^ Перейти обратно: а б с Олесон, С. (2016), «Обследование программного обеспечения для анализа решений» , OR/MS Today , vol. 43, нет. 5
  6. ^ Перейти обратно: а б с Амоял, Дж. (2018), «Опрос программного обеспечения для анализа решений», OR/MS Today , vol. 45, нет. 5, номер документа : 10.1287/orms.2018.05.13 , S2CID   642562
  7. ^ Хансен, Пол; Хендри, Элисон; Наден, Рэй; Омблер, Франц; Стюарт, Ральф (2012). «Новый процесс создания систем начисления баллов для определения приоритетности пациентов для плановых медицинских услуг». Клиническое управление . 17 (3): 200–209. дои : 10.1108/14777271211251318 .
  8. ^ Тейлор, Уильям Дж.; Лейкинг, Джордж (2010). «Соотношение цена/качество – переосмысление проблемы с точки зрения динамической приоритезации доступа». Инвалидность и реабилитация . 32 (12): 1020–1027. дои : 10.3109/09638281003775535 . ПМИД   20380596 . S2CID   30265587 .
  9. ^ Гвинн-Джонс, Дэвид П.; Иосуа, Элла Э.; Стаут, Кирстен М. (1 мая 2016 г.). «Нормирование тотального эндопротезирования тазобедренного и коленного сустава с использованием оценки Новозеландской ортопедической ассоциации: эффективность и сравнение с оценками, сообщаемыми пациентами». Журнал артропластики . 31 (5): 957–962. дои : 10.1016/j.arth.2015.11.022 . ISSN   0883-5403 . ПМИД   26944014 .
  10. ^ Фицджеральд, Аврил; Спейди, Барбара Коннер; ДеКостер, Кэролайн; Наден, Рэй; Хокер, Джиллиан А .; Носуорти, Томас (октябрь 2009 г.). «Тестирование надежности и достоверности рейтинга приоритетных направлений ревматологии WCWL» (PDF) . Артрит и ревматизм . 60 (Приложение 10): 54. doi : 10.1002/art.27423 . ПМИД   21162114 .
  11. ^ Фицджеральд, Аврил; де Костер, Кэролайн; Макмиллан, Стюарт; Наден, Рэй; Армстронг, Фрейзер; Барбер, Элисон; Хитрость, Лес; Коннер-Спади, Барбара; Хокер, Джиллиан ; Лакайль, Диана; Лейн, Кэролайн; Мошер, Дайанна; Рэнкин, Джим; Шолтер, Далтон; Носуорти, Том (2011). «Относительная срочность направления из первичного звена к ревматологу: оценка приоритетности направления». Уход и исследование артрита . 63 (2): 231–239. дои : 10.1002/acr.20366 . ISSN   2151-464X . ПМИД   20890984 . S2CID   205221379 .
  12. ^ Уайт, Дуглас; Соланки, Камаль; Куинси, Вики; Минетт, Эндрю; Тэм, Гордон; Дубе, Алан; Наден, Рэй (2015). «Разработка многомерной системы дополнительных баллов для определения доступа к ревматологическим услугам». Журнал клинической ревматологии . 21 (5): 239–243. дои : 10.1097/RHU.0000000000000274 . ISSN   1076-1608 . ПМИД   26203827 . S2CID   32974482 .
  13. ^ Носуорти, Т; Де Костер, К; Наден, Р. (2009). Инструменты определения приоритетов для улучшения доступа к медицинским специалистам (PDF) . 6-е Международное ежегодное собрание по оценке технологий здравоохранения. Анналы, Медицинская академия, Сингапур . Том. 38. Сингапур. п. С78. Архивировано из оригинала (PDF) 3 марта 2016 года.
  14. ^ Голаны, Офра; Хансен, Пол; Каплан, Гиора; Таль, Орна (2011). «Приоритизация технологий здравоохранения: какие критерии определения приоритетности новых технологий и каков их относительный вес?». Политика здравоохранения . 102 (2–3): 126–35. doi : 10.1016/j.healthpol.2010.10.012 . ПМИД   21071107 .
  15. ^ Голан, Офра Дж; Хансен, Пол (2012). «Какие технологии здравоохранения следует финансировать? Система расстановки приоритетов, основанная исключительно на соотношении цены и качества» . Израильский журнал исследований политики здравоохранения . 1 (1): 44. дои : 10.1186/2045-4015-1-44 . ПМК   3541977 . ПМИД   23181391 .
  16. ^ Шмуэли, Амир (30 апреля 2017 г.). «Соответствуют ли предпочтения Израильского баскетбольного комитета в отношении справедливости и эффективности предпочтениям израильских политиков здравоохранения?» . Израильский журнал исследований политики здравоохранения . 6 (1): 20. дои : 10.1186/s13584-017-0145-4 . ПМК   5410368 . ПМИД   28469840 .
  17. ^ Шмуэли, Амир; Голаны, Офра; Паолуччи, Франческо; Менцакис, Эммануил (1 апреля 2017 г.). «Соображения эффективности и справедливости в предпочтениях политиков здравоохранения в Израиле» . Израильский журнал исследований политики здравоохранения . 6 (1): 18. дои : 10.1186/s13584-017-0142-7 . ПМК   5376275 . ПМИД   28373904 .
  18. ^ Салливан, Труди; Хансен, Пол (1 апреля 2017 г.). «Определение критериев и весов для определения приоритетности технологий здравоохранения на основе предпочтений населения в целом: пилотное исследование Новой Зеландии» . Ценность в здоровье . 20 (4): 679–686. дои : 10.1016/j.jval.2016.12.008 . ISSN   1098-3015 . ПМИД   28408011 .
  19. ^ Мартелли, Николас; Хансен, Пол; ван ден Бринк, Хелен; Будар, Орели; Шумейкер, Анн-Лора; Дево, Капуцин; Пино, Джудит; Проньон, Патрис; Борже, Изабель (1 февраля 2016 г.). «Сочетание многокритериального анализа решений и оценки технологий мини-здравоохранения: инструмент поддержки принятия решений о финансировании медицинских устройств в условиях университетской больницы» . Журнал биомедицинской информатики . 59 : 201–208. дои : 10.1016/j.jbi.2015.12.002 . ПМИД   26705065 .
  20. ^ Ласорса, И.; Абис, Г.; Подда, Б.; Аккардо, А. (2015). «Многокритериальный анализ решений для реорганизации итальянской службы клинической инженерии с учетом конкретных потребностей и требований регулирования». Всемирный конгресс по медицинской физике и биомедицинской инженерии, 7–12 июня 2015 г., Торонто, Канада . Труды IFMBE. Том. 51. стр. 1562–1565. дои : 10.1007/978-3-319-19387-8_380 . ISBN  978-3-319-19386-1 .
  21. ^ Алетаха, Дэниел; Неоги, Тухина; Силман, Алан Дж.; Фуновиц, Юлия; Фелсон, Дэвид Т.; Бингхэм, Клифтон О.; Бирнбаум, Нил С.; Бурместер, Герд Р.; Байкерк, Вивиан П.; Коэн, Марк Д.; Комб, Бернард; Костенбадер, Карен Х.; Дугадос, Максим; Эмери, Пол; Ферраччоли, Джанфранко; Хейз, Джоанна М.В.; Хоббс, Кэтрин; Хейзинга, Том У.Дж.; Кавано, Артур; Кей, Джонатан; Квин, Торе К.; Лэнг, Тимоти; Миз, Филип; Менар, Анри А.; Морленд, Ларри В.; Наден, Раймонд Л.; Пинкус, Теодор; Смолен, Йозеф С.; Станиславска-Бернат, Ева; Симмонс, Дебора; Так, Пол П.; Апчерч, Кэтрин С.; Венцовский, Иржи; Вулф, Фредерик; Хокер, Джиллиан (2010). «Критерии классификации ревматоидного артрита 2010 г.: совместная инициатива Американского колледжа ревматологии и Европейской лиги против ревматизма» . Артрит и ревматизм . 62 (9): 2569–2581. дои : 10.1002/арт.27584 . hdl : 2027.42/78045 . ISSN   0004-3591 . ПМИД   20872595 . S2CID   23564760 .
  22. ^ Неоги, Тухина; Алетаха, Дэниел; Силман, Алан Дж.; Наден, Раймонд Л.; Фелсон, Дэвид Т.; Аггарвал, Рохит; Бингхэм, Клифтон О.; Бирнбаум, Нил С.; Бурместер, Герд Р.; Байкерк, Вивиан П.; Коэн, Марк Д.; Комб, Бернард; Костенбадер, Карен Х.; Дугадос, Максим; Эмери, Пол; Ферраччоли, Джанфранко; Хейзс, Джоанна М.В.; Хоббс, Кэтрин; Хейзинга, Том У.Дж.; Кавано, Артур; Кей, Джонатан; Ханна, Динеш; Квин, Торе К.; Лэнг, Тимоти; Ляо, Кэтрин; Миз, Филип; Менар, Анри А.; Морленд, Ларри В.; Наир, Радж; Пинкус, Теодор (2010). «Классификационные критерии ревматоидного артрита Американского колледжа ревматологии / Европейской лиги против ревматизма 2010 года: методологический отчет фазы 2» . Артрит и ревматизм . 62 (9): 2582–2591. дои : 10.1002/арт.27580 . ПМК   3077961 . ПМИД   20872596 .
  23. ^ Алетаха, Дэниел (2015), «Классификация ревматоидного артрита», в Эмери, Пол (редактор), Атлас ревматоидного артрита , том. 1, Springer Healthcare, стр. 3–21, номер номера : 10.1007/978-1-907673-91-7_1 , ISBN.  978-1-907673-90-0
  24. ^ Ван Ден Хуген, Ф.; Ханна, Д.; Франсен, Дж.; Джонсон, СР; Барон, М.; Тиндаль, А.; Матуччи-Чериник, М.; Наден, Р.П.; Медсгер, Т.А.; Карьера, физкультура; Ремни, Г.; Клементс, П.Дж.; Дентон, CP; Дистлер, О.; Алланор, Ю.; Ферст, Делавэр; Габриэлли, А.; Мэйс, доктор медицины; Ван Лаар, JM; Зейболд, младший; Чиряк, Л.; Стин, В.Д.; Инанк, М.; Коваль-Белецка, О.; Мюллер-Ладнер, В.; Валентини, Г.; Вил, диджей; Вонк, MC; Уокер, ЮА; и др. (2013). «Критерии классификации системного склероза, 2013 г.: Совместная инициатива Американского колледжа ревматологии/Европейской лиги против ревматизма» . Артрит и ревматизм . 65 (11): 2737–2747. дои : 10.1002/арт.38098 . ПМК   3930146 . ПМИД   24122180 .
  25. ^ Ван Ден Хуген, Ф.; Ханна, Д.; Франсен, Дж.; Джонсон, СР; Барон, М.; Тиндаль, А.; Матуччи-Чериник, М.; Наден, Р.П.; Медсгер, Т.А.; Карьера, физкультура; Ремни, Г.; Клементс, П.Дж.; Дентон, CP; Дистлер, О.; Алланор, Ю.; Ферст, Делавэр; Габриэлли, А.; Мэйс, доктор медицины; Ван Лаар, JM; Зейболд, младший; Чиряк, Л.; Стин, В.Д.; Инанк, М.; Коваль-Белецка, О.; Мюллер-Ладнер, В.; Валентини, Дж.; Вил, диджей; Вонк, MC; Уокер, ЮА; и др. (2013). «Критерии классификации системного склероза, 2013 г.: совместная инициатива Американского колледжа ревматологии и Европейской лиги против ревматизма» . Анналы ревматических болезней . 72 (11): 1747–55. doi : 10.1136/annrheumdis-2013-204424 . hdl : 2027.42/100304 . ПМК   3930146 . ПМИД   24092682 . S2CID   44940902 .
  26. ^ Джонсон, СР; Наден, Р.П.; Франсен, Дж.; Ван Ден Хуген, Ф.; Поуп, Дж. Э.; Барон, М.; Тиндаль, А.; Матуччи-Чериник, М.; Дентон, CP; Дистлер, О.; Габриэлли, А.; Ван Лаар, JM; Мэйс, М.; Стин, В.; Зейболд, младший; Клементс, П.; Медсгер, Т.А.; Карьера, физкультура; Ремни, Г.; Чунг, Л.; Фесслер, Б.Дж.; Меркель, Пенсильвания; Сильвер, Р.; Варга, Дж.; Алланор, Ю.; Мюллер-Ладнер, Ю.; Вонк, MC; Уокер, ЮА; Капелли, С.; Ханна, Д. (2014). «Методы многокритериального анализа решений с помощью 1000Minds для разработки критериев классификации системного склероза» . Журнал клинической эпидемиологии . 67 (6): 706–14. дои : 10.1016/j.jclinepi.2013.12.009 . ПМК   4134523 . ПМИД   24721558 .
  27. ^ Поуп, Джанет Э.; Джонсон, Синдху Р. (2015). «Новые критерии классификации системного склероза (склеродермии)». Клиники ревматических заболеваний Северной Америки . 41 (3): 383–398. дои : 10.1016/j.rdc.2015.04.003 . ISSN   0889-857X . ПМИД   26210125 .
  28. ^ Джонсон, Синдху Р. (2015). «Новые рекомендации ACR EULAR по классификации системного склероза». Текущие отчеты по ревматологии . 17 (5): 32. дои : 10.1007/s11926-015-0506-3 . ISSN   1523-3774 . ПМИД   25874345 . S2CID   19695361 .
  29. ^ Неоги, Тухина; Янсен, Тим Л.Т. А.; Далбет, Никола ; Франсен, Яап; Шумахер, Х. Ральф; Берендсен, Дайанна; Браун, Мелани; Чхве, Хён; Эдвардс, Н. Лоуренс; Янссенс, Хейн Джем; Лиоте, Фредерик; Наден, Раймонд П.; Нуки, Джордж; Огди, Алексис; Перес-Руис, Фернандо; Сааг, Кеннет; Сингх, Джасвиндер А.; Санди, Джон С.; Тауше, Анн-Катрин; Вакес-Мелладо, Джаниция; Яроуз, Стивен А.; Тейлор, Уильям Дж. (2015). «Критерии классификации подагры 2015 г.: Совместная инициатива Американского колледжа ревматологов/Европейской лиги по борьбе с ревматизмом» . Артрит и ревматология . 67 (10): 2557–2568. дои : 10.1002/арт.39254 . ISSN   2326-5191 . ПМК   4566153 . ПМИД   26352873 .
  30. ^ Варгас-Сантос, Ана Беатрис; Тейлор, Уильям Дж.; Неоги, Тухина (24 июня 2016 г.). «Критерии классификации подагры: обновленная информация и последствия» . Текущие отчеты по ревматологии . 18 (7): 46. дои : 10.1007/s11926-016-0594-8 . ПМЦ   4981244 . ПМИД   27342957 .
  31. ^ Она, Нинке М. тер; Аннинк, Ким В.; Аль-Маюф, Сулейман М.; Амарян, Гаяне; Антон, Джордж; Бэррон, Кэрил С.; Бенселер, Сюзанна М.; Броган, Пол А.; Кантарини, Лука; Катталини, Марко; Кочино, Алексис-Вирджил; Бенедетти, Фабрицио Де; Дедеоглу, Фатма; Иисус, Адриана А. Де; Альбериги, Орнелла Делла Каса; Демиркая, Эркан; Долезалова, Павла; Даррант, Карен Л.; Фабио, Джоанна; Галлицци, Ромина; Гольдбах-Манский, Рафаэла; Хачулла, Эрик; Хентген, Вероника; Херлин, Троэльс; Хофер, Майкл; Хоффман, Хэл М.; Инсалако, Антонелла; Янссон, Аннетт Ф.; Каллинич, Тильманн; Коне-По, Изабель; Козлова, Анна; Кюммерле-Дешнер, Жасмин Б.; Лахманн, Хелен Дж.; Лаксер, Рональд М.; Мартини, Альберто; Нильсен, Сьюзен; Никишина, Ирина; Омбрелло, Аманда К.; Озен, Цезарь; Пападопулу-Алатаки, Ефимия; Картье, Пьер; Риганте, Донато; Руссо, Рикардо; Саймон, Анна; Трачана, Мэри; Узиил, Джозеф; Равелли, Анджело; Гатторно, Марко; Френкель, Йост (1 мая 2017 г.). «Разработка индекса повреждения аутовоспалительных заболеваний (ADDI)» . Анналы ревматических болезней . 76 (5): 821–830. doi : 10.1136/annrheumdis-2016-210092 . ISSN   0003-4967 . ПМК   4597180 . ПМИД   27811147 .
  32. ^ Кюммерле-Дешнер, Жасмин Б.; Озен, Сеза; Тиррелл, Паскаль Н.; Коне-Паут, Изабель; Гольдбах-Манский, Рафаэла; Лахманн, Хелен; Бланк, Норберт; Хоффман, Хэл М.; Вайсбарт-Ридель, Элизабет; Хьюгл, Борис; Каллинич, Тилманн; Гатторно, Марко; Гюль, Ахмет; Хаар, Нинке Тер; Освальд, Марлен; Дедеоглу, Фатма; Кантарини, Лука; Бенселер, Сюзанна М. (1 июня 2017 г.). «Диагностические критерии криопирин-ассоциированного периодического синдрома (CAPS)» . Анналы ревматических болезней . 76 (6): 942–947. doi : 10.1136/annrheumdis-2016-209686 . hdl : 11365/997711 . ISSN   0003-4967 . ПМИД   27707729 . S2CID   23147525 .
  33. ^ Лотура, Хью; Тейлор, Уильям Дж.; Адебахо, Аде; Альтен, Рике; Бургос-Варгас, Рубен; Чепмен, Питер; Чимино, Марк А.; из Касл-Рока Пиньейру, Джеральдо; Дэй, Рик; Харрольд, Лесли Р.; Хелливелл, Филип; Янссен, Мэтью; Керр, Гейл; Кавано, Артур; Ханна, Динеш; Ханна, Пуджа П.; Линь, Чингцай; Лутреноо, Воравит; Маккарти, Джеральдин; Васкес-Мелладо, Джаниция; Майклс, Тед Р.; Неоги, Мы есть; Огди, Алексис; Перес-Руис, Фернандо; Шлезингер, Наоми; Ральф Шумахер, Х.; Скайр, Чарльз А.; Сингх, Джасвиндер А.; Сивера, Франциска; Слот, Оле; Штамп, Лиза К.; Тауше, Анн-Кэтрин; Теркельтауб, Роберт; Улиг, Тилль; ван де Лаар, Март; Уайт, Дуглас; Яманака, Хисаси; Цзэн, Сюэцзюнь; Далбет, Никола (май 2016 г.). «Разработка предварительных критериев ремиссии подагры с использованием консенсусных упражнений Delphi и 1000Minds» . Уход и исследование артрита . 68 (5): 667–672. дои : 10.1002/acr.22741 . hdl : 2027.42/134851 . ПМИД   26414176 . S2CID   13512657 .
  34. ^ Райдер, Лиза Г.; Аггарвал, Рохит; Писторио, Анджела; Пока, Настаран; Эрман, Брайан; Фельдман, Брайан М.; Хубер, Адам М.; Симаз, Роланд; Каттика, Рубен Дж.; Оливейра, Шейла Кнупп; Линдсли, Кэрол Б.; Пилкингтон, Кларисса А.; Пунаро, Мэрилинн; Равелли, Анджело; Рид, Энн М.; Роустер-Стивенс, Келли; Ройен-Керкхоф, Аннет ван; Дресслер, Фрэнк; Магальяйнс, Клаудия Саад; Константин, Темза; Дэвидсон, Джойс Э.; Магнуссон, Бо; Руссо, Ричард; Вилла, Лука; Ринальди, Мариангела; Рокетт, Ховард; Лахенбрух, Питер А.; Миллер, Фредерик В.; Венцовский, Дерево; Руперто, Николино (1 мая 2017 г.). «Критерии Американского колледжа ревматологии/Европейской лиги по борьбе с ревматизмом, 2016 г., для минимального, умеренного и значительного клинического ответа при ювенильном дерматомиозите» . Анналы ревматических болезней 76 (5): 782–791. doi : 10.1136/annrheumdis-2017-211401 . ISSN   0003-4967 . ПМЦ   5517365 . ПМИД   28385804 .
  35. ^ Авила, МЛ; Брандао, ЛР; Уильямс, С.; Монтойя, Мичиган; Стинсон, Дж.; Кисс, А.; Фельдман, Б.М. (декабрь 2016 г.). «Разработка CAPTSure – нового индекса для оценки посттромботического синдрома у детей» . Журнал тромбозов и гемостаза . 14 (12): 2376–2385. дои : 10.1111/jth.13530 . ПМИД   27709837 . S2CID   3451087 .
  36. ^ Арингер, М; Дёрнер, Т; Лейхтен, Н; Джонсон, СР (31 мая 2016 г.). «К новым критериям системной красной волчанки — точка зрения» . Волчанка . 25 (8): 805–811. дои : 10.1177/0961203316644338 . ПМИД   27252256 . S2CID   2719174 .
  37. ^ Шибоски, Кэролайн Х.; Шибоски, Стивен С.; Серор, Рафаэль; Крисвелл, Линдси А.; Лабетуль, Марк; Литман, Томас М.; Расмуссен, Астрид; Скофилд, Хэл; Виталий, Клаудио; Боуман, Саймон Дж.; Мариетт, Ксавье; Группа, Международная рабочая группа по критериям синдрома Шегрена (1 января 2017 г.). «Критерии классификации первичного синдрома Шегрена-9» Американского колледжа ревматологии/Европейской лиги борьбы с ревматизмом 2016 г.». Анналы ревматических болезней . 76 (1): 9–16. doi : 10.1136/annrheumdis-2016-210571 . ISSN   0003-4967 . ПМИД   27789466 . S2CID   25716098 .
  38. ^ Шибоски, Кэролайн Х.; Шибоски, Стивен С.; Серор, Рафаэль; Крисвелл, Линдси А.; Лабетуль, Марк; Литман, Томас М.; Расмуссен, Астрид; Скофилд, Хэл; Виталий, Клаудио; Боуман, Саймон Дж.; Мариетт, Ксавье (январь 2017 г.). «Критерии классификации первичного синдрома Шегрена Американского колледжа ревматологии/Европейской лиги против ревматизма, 2016 г.: консенсус и методология, основанная на данных с участием трех международных когорт пациентов» . Артрит и ревматология . 69 (1): 35–45. дои : 10.1002/арт.39859 . ПМК   5650478 . PMID   27785888 .
  39. ^ Милославский, Эли М.; Наден, Рэй П.; Бийлсма, Джон У.Дж.; Броган, Пол А.; Браун, Э. Шервуд; Брунетта, Пол; Бутгерайт, Фрэнк; Чхве, Хён К.; ДиКэр, Джон Франсуа; Гельфанд, Джеффри М.; Хини, Лиам Г.; Лайтстоун, Лиз; Голова, На; Мюррелл, Диди Ф.; Петри, Мишель; Розенбаум, Джеймс Т.; Сааг, Кеннет С.; Уровиц, Мюррей Б.; Уинтроп, Кевин Л.; Стоун, Джон Х. (1 марта 2017 г.). «Разработка индекса токсичности глюкокортикоидов (GTI) с использованием многокритериального анализа решений» (PDF) . Анналы ревматических болезней 76 (3): 543–546. doi : 10.1136/annrheumdis-2016-210002 . hdl : 10044/1/39268 . ISSN   0003-4967 . ПМИД   27474764 . S2CID   206852414 .
  40. ^ Пинто, Дэниел; Данилович, Маргарет К.; Хансен, Пол; Финн, Дэниел Дж.; Чанг, Роуленд В.; Холл, Джейн Л.; Хайнеманн, Аллен В.; Бокенхольт, Ульф (1 июня 2017 г.). «Качественная разработка эксперимента с дискретным выбором мер по физической активности для улучшения остеоартрита коленного сустава». Архив физической медицины и реабилитации . 98 (6): 1210–1216.e1. дои : 10.1016/j.apmr.2016.11.024 . ISSN   0003-9993 . ПМИД   28034720 .
  41. ^ Гриффин, ДР; Дикенсон, Э.Дж.; О'Доннелл, Дж.; Агрикола, Р.; Аван, Т.; Бек, М.; Клохизи, JC; Дейкстра, HP; Фалви, Э.; Гимпель, М.; Хинман, Р.С.; Хёльмих, П.; Кассарджян А.; Мартин, HD; Мартин, Р.; Мэзер, Р.К.; Филиппон, MJ; Рейман, член парламента; Такла, А.; Торборг, К.; Уокер, С.; Вейр, А.; Беннелл, КЛ (1 октября 2016 г.). «Уорикское соглашение по синдрому бедренно-ацетабулярного импинджмента (синдром FAI): заявление международного консенсуса» . Br J Sports Med . 50 (19): 1169–1176. doi : 10.1136/bjsports-2016-096743 . ISSN   0306-3674 . ПМИД   27629403 . S2CID   1017216 .
  42. ^ Аггарвал, Рохит; Райдер, Лиза Г.; Руперто, Николино; Баят, Настаран; Эрман, Брайан; Фельдман, Брайан М.; Оддис, Честер В.; Амато, Энтони А.; Чиной, Гектор; Купер, Роберт Г.; Дастмалчи, Марьям; Фиорентино, Дэвид; Айзенберг, Дэвид; Кац, Джеймс Д.; Маммен, Эндрю; Виссер, Марианна де; Иттерберг, Стивен Р.; Лундберг, Ингрид Э.; Чанг, Лоринда; Данко, Кэтлин; Торре, Игнасио Гарсия-Де ла; Сон, Ён Ук; Вилла, Лука; Ринальди, Мариангела; Рокетт, Ховард; Лахенбрух, Питер А.; Миллер, Фредерик В.; Венцовский, Иржи (1 мая 2017 г.). «Критерии Американского колледжа ревматологии/Европейской лиги борьбы с ревматизмом, 2016 г., для минимального, умеренного и значительного клинического ответа при дерматомиозите и полимиозите у взрослых» . Анналы ревматических болезней . 76 (5): 792–801. doi : 10.1136/annrheumdis-2017-211400 . ISSN   0003-4967 . ПМК   5496443 . ПМИД   28385805 .
  43. ^ Райдер, Лиза Г.; Аггарвал, Рохит; Писториус, Анджела; Пока, Настаран; Эрман, Брайан; Фельдман, Брайан М.; Хубер, Адам М.; Симаз, Роланд; Каттика, Рубен Дж.; де Оливейра, Шейла Кнупп; Линдсли, Кэрол Б.; Пилкингтон, Кларисса А.; Пунаро, Мэрилинн; Равелли, Анджело; Рид, Энн М.; Роустер-Стивенс, Келли; ван Ройен-Керкхоф, Аннетт; Дресслер, Фрэнк; Магальяйнс, Клаудия Саад; Константин, Темза; Дэвидсон, Джойс Э.; Магнуссон, Бо; Руссо, Ричард; Вилла, Лука; Ринальди, Мариангела; Рокетт, Ховард; Лахенбрух, Питер А.; Миллер, Фредерик В.; Венцовский, Дерево; Руперто, Николино (май 2017 г.). «Американский колледж ревматологии / Европейская лига против ревматизма, критерии минимального, умеренного и серьезного клинического ответа при ювенильном дерматомиозите, 2016 г.: Международная группа по оценке и клиническим исследованиям миозита / Интер педиатрической ревматологии» . Артрит и ревматология . 69 (5): 911–923. дои : 10.1002/арт.40060 . ПМК   5577002 . ПМИД   28382778 .
  44. ^ Такконелли, Эвелина; Каррара, Елена; Саволди, Алессия; Харбарт, Стефан; Мендельсон, Марк; Монне, Доминик Л; Пульчини, Селин; Кальметер, Гуннар; Клюйтманс, Ян; Кармели, Иегуда; Уэллетт, Марк; Аутерсон, Кевин ; Патель, Жан; Кавалери, Марко; Кокс, Эдвард М; Хаученс, Крис Р.; Грейсон, М. Линдси; Хансен, Пол; Сингх, Налини; Тойретцбахер, Урсула; Магрини, Никола; Абодерин, Аарон Оладипо; Аль-Абри, Сейф Салем; Аванг Джалил, Нордия; Бензонана, Нур; Бхаттачарья, Санджай; Бринк, Адриан Джон; Буркерт, Фрэнсис Роберт; Автомобили, Отто; и др. (2017). «Открытие, исследование и разработка новых антибиотиков: список приоритетов ВОЗ в отношении бактерий, устойчивых к антибиотикам, и туберкулеза». Ланцет инфекционных заболеваний . 18 (3): 318–327. дои : 10.1016/S1473-3099(17)30753-3 . ПМИД   29276051 .
  45. ^ Вейланд, Роэль; Хансен, Пол; Гардези, Фатима (15 марта 2016 г.). «Мобильный подталкивание: взаимодействие молодежи с банковскими приложениями». Журнал маркетинга финансовых услуг . 21 (1): 51–63. дои : 10.1057/fsm.2016.1 . S2CID   167856107 .
  46. ^ Ли, Пуи Йи; Ласк, Карен; Мироза, Миранда ; Ой, Индравати (2015). «Сегментация китайского потребительского рынка фруктовых соков на основе определения приоритетов атрибутов». Качество и предпочтения продуктов питания . 46 : 1–8. doi : 10.1016/j.foodqual.2015.06.016 . hdl : 10523/10826 . ISSN   0950-3293 .
  47. ^ Бойд, Филип; Ло, Клифф; Дони, Скотт (2011). «Атлас изменения климата океана» (PDF) . Океанография . 24 (2): 13–6. дои : 10.5670/oceanog.2011.42 .
  48. ^ Чхун, Софал; Торснес, Пол; Моллер, Хенрик (2013). «Предпочтения в управлении прибрежными морскими экосистемами: выборный эксперимент в Новой Зеландии» . Ресурсы . 2 (3): 406–438. дои : 10.3390/resources2030406 .
  49. ^ Чхун, Софал; Кауи, Виктория; Моллер, Хенрик; Торснес, Пол (2015). «Продвижение морской политики в сторону экосистемного управления путем выявления общественных предпочтений». Экономика морских ресурсов . 30 (3): 261–275. дои : 10.1086/681052 . hdl : 10523/7118 . ISSN   0738-1360 . S2CID   154046715 .
  50. ^ Графф, П.; Макинтайр, С. (2014). «Использование экологических признаков как критериев выбора видов растений по трем сценариям восстановления». Австралийская экология . 39 (8): 907–917. дои : 10.1111/aec.12156 . hdl : 11336/4243 .
  51. ^ Крозье, ГКД; Шульте-Хостедде, AI (2014). «На пути к совершенствованию этики экологических исследований» . Наука и инженерная этика . 21 (3): 577–94. дои : 10.1007/s11948-014-9558-4 . ПМЦ   4430594 . ПМИД   24903671 .
  52. ^ де Ольд, Эвелен М.; Моллер, Хенрик; Маршан, Флер; Макдауэлл, Ричард В.; Маклауд, Катриона Дж.; Сотье, Марион; Халлой, Стефан; Барбер, Эндрю; Бендж, Джейсон; Бокшталлер, Кристиан; Боккерс, Эдди AM; де Бур, Имке Дж. М.; Легун, Кэтрин А.; Ле Квеллек, Изабель; Мерфилд, Чарльз; Оудсхорн, Фрэнк В.; Рид, Джон; Шадер, Кристиан; Шимански, Эрика; Соренсен, Клаус АГ; Уайтхед, Джей; Манхайр, Джон (11 мая 2016 г.). «Когда эксперты расходятся во мнениях: необходимо переосмыслить выбор показателей для оценки устойчивости сельского хозяйства». Окружающая среда, развитие и устойчивое развитие . 19 (4): 1327–1342. дои : 10.1007/s10668-016-9803-x . hdl : 10523/7113 . S2CID   62803197 .
  53. ^ Бирн, Ти Джей; Амер, пиар; Феннесси, ПФ; Хансен, П.; Уикхэм, BW (2011). «Подход к определению целей разведения, основанный на предпочтениях: применительно к овцеводству» . Животное . 6 (5): 778–88. дои : 10.1017/S1751731111002060 . ПМИД   22558925 . S2CID   206336898 .
  54. ^ Нильсен, ХМ; Амер, пиар; Бирн, Ти Джей (2013). «Подходы к формулированию практических задач селекции для систем животноводства». Acta Agriculturae Scandinavica, Раздел А. 64 (1): 2–12. дои : 10.1080/09064702.2013.827237 . ISSN   0906-4702 . S2CID   84895619 .
  55. ^ Мартин-Колладо, Д.; Бирн, Ти Джей; Амер, пиар; Сантос, БФС; Аксфорд, М.; Прайс, Дж. Э. (2015). «Анализ неоднородности предпочтений фермеров в отношении улучшения характеристик молочных коров с использованием фермерских типологий» . Журнал молочной науки . 98 (6): 4148–61. дои : 10.3168/jds.2014-9194 . ISSN   0022-0302 . ПМИД   25864048 .
  56. ^ Слагбум, М.; Карго, М.; Эдвардс, Д.; Соренсен, AC; Томасен, младший; Хьортё, Л. (2 июля 2016 г.). «Характеристики стада влияют на предпочтения фермеров в отношении улучшения характеристик коров датской красной и датской джерси» (PDF) . Acta Agriculturae Scandinavica, Раздел А. 66 (3): 177–182. дои : 10.1080/09064702.2016.1277550 . ISSN   0906-4702 . S2CID   53575561 .
  57. ^ Слагбум, М.; Карго, М.; Эдвардс, Д.; Соренсен, AC; Томасен, младший; Хьортё, Л. (1 декабря 2016 г.). «Фермеры, занимающиеся органическими молочными продуктами, уделяют больше внимания производственным характеристикам, чем обычные фермеры» . Журнал молочной науки . 99 (12): 9845–9856. дои : 10.3168/jds.2016-11346 . ISSN   0022-0302 . ПМИД   27692711 .
  58. ^ Бирн, Ти Джей; Сантос, БФС; Амер, пиар; Мартин-Колладо, Д.; Прайс, Дж. Э.; Аксфорд, М. (1 октября 2016 г.). «Новые цели селекции и показатели селекции для молочной промышленности Австралии» . Журнал молочной науки . 99 (10): 8146–8167. дои : 10.3168/jds.2015-10747 . ISSN   0022-0302 . ПМИД   27522425 .
  59. ^ Смит, К.Ф.; Феннесси, ПФ (2014). «Использование совместного анализа для разработки целей селекции для улучшения пастбищных видов для контрастных условий окружающей среды, когда относительные значения отдельных признаков трудно оценить» . Исследования устойчивого сельского хозяйства . 3 (2): 44. дои : 10.5539/sar.v3n2p44 .
  60. ^ Смит, К.Ф.; Людеманн, К.; Льюис, компакт-диск; Малькольм, Б.; Бэнкс, РГ; Джейкобс, Дж.Л.; Феннесси, ПФ; Спангенберг, GC (2014). «Оценка ценности генетического прироста на многолетних пастбищах с упором на виды умеренного пояса». Земледелие и пастбища . 65 (11): 1230. doi : 10.1071/CP13384 . ISSN   1836-0947 . S2CID   84123507 .
  61. ^ Кристоферсон, Эндрю (2007), «Выбор жилья в Данидине» (PDF) , Городское планирование, Серия мониторинга плана округа, Отчет об исследовании , том. 2007/1
  62. ^ Моура, Филипе; Камбра, Пауло; Гонсалвес, Александр Б. (2016). «Измерение пешеходной доступности отдельных групп пешеходов с помощью метода совместной оценки: пример из Лиссабона». Ландшафт и городское планирование . 157 : 282–296. doi : 10.1016/j.landurbplan.2016.07.002 .
  63. ^ Чанг, Шу-Ю; Гронвальд, Франк (1 мая 2016 г.). «Многокритериальная оценка методов переработки утильных шин». Журнал технологий и управления твердыми отходами . 42 (2): 145–156. дои : 10.5276/JSWTM.2016.145 .
  64. ^ Манчини, Адриано; Фронтони, Эмануэле; Зингаретти, Примо (декабрь 2015 г.). «Встроенная мультисенсорная система для безопасной двухточечной навигации для пользователей с ограниченными возможностями». Транзакции IEEE в интеллектуальных транспортных системах . 16 (6): 3543–3555. дои : 10.1109/TITS.2015.2489261 . S2CID   8231525 .
  65. ^ Смит, Кристи (2009), «Выявление предпочтений денежно-кредитной политики». Архивировано 8 мая 2014 г. в Wayback Machine , Серия дискуссионных документов Резервного банка Новой Зеландии , DP2009/01;
  66. ^ Ау, Джоуи; Коулман, Эндрю; Салливан, Труди (2015). Практический подход к разработке политики, основанной на благосостоянии: чего новозеландцы хотят от своей политики пенсионных доходов? . Рабочие документы. Том. WP 15/14. Казначейство Новой Зеландии. ISBN  978-0-478-43678-5 . Архивировано из оригинала 5 марта 2018 года.
  67. ^ Хансен, П.; Кергозу, Н.; Ноулз, С.; Торснес, П. (2014). «Развивающиеся страны, нуждающиеся в помощи: какие характеристики больше всего привлекают людей при пожертвовании денег?» (PDF) . Журнал исследований развития . 50 (11): 1494–1509. дои : 10.1080/00220388.2014.925542 . hdl : 10523/4276 . S2CID   154738603 .
  68. ^ Каннингем, Гарри; Ноулз, Стивен; Хансен, Пол (12 марта 2017 г.). «Двусторонняя иностранная помощь: насколько важна эффективность помощи для людей при выборе стран для поддержки?». Письма по прикладной экономике . 24 (5): 306–310. дои : 10.1080/13504851.2016.1184372 . hdl : 10523/6393 . ISSN   1350-4851 . S2CID   29778171 .
  69. ^ Белтон, В. и Стюарт, Т.Дж., Анализ решений по множественным критериям: комплексный подход , Kluwer: Бостон, 2002, стр. 166–168.
  70. ^ Джонсон, Ричард М. (1976). «За пределами совместного измерения: метод парного компромиссного анализа» . Достижения в области исследований потребителей . 3 : 353–8.
  71. ^ Грин, ЧП; Кригер, AM; Ветер, Ю. (2001). «Тридцать лет совместного анализа: размышления и перспективы». Интерфейсы . 31 (3_дополнение): S56. CiteSeerX   10.1.1.130.2548 . дои : 10.1287/inte.31.3s.56.9676 .
  72. ^ Ларичев О.И.; Мошкович, Х.М. (1995). «ЗАПРОС-ЛМ – Метод и система упорядочивания многоатрибутных альтернатив». Европейский журнал операционных исследований . 82 (3): 503–521. дои : 10.1016/0377-2217(93)E0143-L .
  73. ^ Мошкович, Хелен М; Мечитов, Александр I; Олсон, Дэвид Л. (2002). «Обычные суждения в многоатрибутном анализе решений». Европейский журнал операционных исследований . 137 (3): 625–641. дои : 10.1016/S0377-2217(01)00106-0 .
  74. ^ Кранц, Д.Х. (1972). «Измерительные структуры и психологические законы». Наука . 175 (4029): 1427–35. Бибкод : 1972Sci...175.1427K . дои : 10.1126/science.175.4029.1427 . ПМИД   17842276 . S2CID   29113793 .
Retrieved from "https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Potentially_all_pairwise_rankings_of_all_possible_alternatives&oldid=1227520428"
Arc.Ask3.Ru: конец переведенного документа.
Arc.Ask3.Ru
Номер скриншота №: 1a1c5d84e641fc17c8fd321be1631679__1717646400
URL1:https://arc.ask3.ru/arc/aa/1a/79/1a1c5d84e641fc17c8fd321be1631679.html
Заголовок, (Title) документа по адресу, URL1:
Potentially all pairwise rankings of all possible alternatives - Wikipedia
Данный printscreen веб страницы (снимок веб страницы, скриншот веб страницы), визуально-программная копия документа расположенного по адресу URL1 и сохраненная в файл, имеет: квалифицированную, усовершенствованную (подтверждены: метки времени, валидность сертификата), открепленную ЭЦП (приложена к данному файлу), что может быть использовано для подтверждения содержания и факта существования документа в этот момент времени. Права на данный скриншот принадлежат администрации Ask3.ru, использование в качестве доказательства только с письменного разрешения правообладателя скриншота. Администрация Ask3.ru не несет ответственности за информацию размещенную на данном скриншоте. Права на прочие зарегистрированные элементы любого права, изображенные на снимках принадлежат их владельцам. Качество перевода предоставляется как есть. Любые претензии, иски не могут быть предъявлены. Если вы не согласны с любым пунктом перечисленным выше, вы не можете использовать данный сайт и информация размещенную на нем (сайте/странице), немедленно покиньте данный сайт. В случае нарушения любого пункта перечисленного выше, штраф 55! (Пятьдесят пять факториал, Денежную единицу (имеющую самостоятельную стоимость) можете выбрать самостоятельно, выплаичвается товарами в течение 7 дней с момента нарушения.)