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2013 | OriginalPaper | Buchkapitel

4. IBMM for Missing Data Estimation

verfasst von : Professor Gang Kou, Daji Ergu, Yi Peng, Professor Yong Shi

Erschienen in: Data Processing for the AHP/ANP

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Abstract

In Chap. 3, the induced bias matrix is proposed to identify the inconsistent elements in a complete pairwise comparison matrix (PCM). Besides inconsistency, a PCM may be incomplete due to limited expertise or unwillingness to judge. For an incomplete pairwise comparison matrix (IPCM), the missing values must first be estimated in order for the IPCM to be useful. The revised PCM needs to pass the consistency test. For this purpose, we have extended the IBMM to estimate the missing values in an IPCM (Ergu et al. 2011c). The revised PCM with the estimated values by IBMM is shown to satisfy the consistency requirement. In this Chapter, the details of IBMM for missing data estimation in AHP/ANP are comprehensively addressed.

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Literatur
Zurück zum Zitat Ergu D, Kou G, Peng Y, Shi Y, Shi Yu (2011c) BIMM: a bias induced matrix model for incomplete reciprocal pairwise comparison matrix. J Multi-Crit Decis Anal. doi:10.1002/mcda.472 Ergu D, Kou G, Peng Y, Shi Y, Shi Yu (2011c) BIMM: a bias induced matrix model for incomplete reciprocal pairwise comparison matrix. J Multi-Crit Decis Anal. doi:10.​1002/​mcda.​472
Zurück zum Zitat Saaty TL (1977) A scaling method for priorities in hierarchical structures. J Math Psychol 15(3):234–281CrossRef Saaty TL (1977) A scaling method for priorities in hierarchical structures. J Math Psychol 15(3):234–281CrossRef
Metadaten
Titel
IBMM for Missing Data Estimation
verfasst von
Professor Gang Kou
Daji Ergu
Yi Peng
Professor Yong Shi
Copyright-Jahr
2013
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-29213-2_4