• 응용통계연구
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• 제17권1호
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• pp.119-134
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• 2004

AHP기법에서는 의사결정 요소들의 중요도를 추정함에 있어 통상 쌍대비교행렬 그 자체에 고유벡터법 또는 대수최소제곱법을 적용한다. 본 연구에서는 왜대칭행렬의 고유분해를 통해 쌍대비교행렬을 조정한 후 조정된 쌍대비교행렬에 대해 고유벡터법 또는 대수최소제곱법을 적용하는 중요도 추정법을 제안한다. 그리고 이 추정법이 가지는 여러 가지 이점과 의미를 이론적 근거와 실제 사용 예를 통해 보이고자 한다. 본 연구결과는 불일치성이 높은 쌍대비교행렬이 주어진 경우 불일치성을 줄이는데 특히 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제6권1호
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• pp.1-11
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• 1995

승법모형식 $Y_{1}={\alpha}_{0}{\prod}^{p}_{k=1}X_{kj}^{{\beta}_K}v_{j}$의 모수는 일반적으로 대수변환한 후에 최소제곱법에 의하여 추정되나 $E(e xp({\beta}_{0})){\neq}{\alpha}_{0})$ 이므로 $e xp({\beta}_{0})$은 ${\alpha}_{0}$의 편의추정량이다. 본 연구에서는 ${\alpha}_{0}$의 불편추정량을 (1) 최소제곱추정량을 수정하는 방법과(2) Finney의 결과를 이용하는 방법으로 추정하였고, 이들 추정량의 분산을 비교하여 효율성을 검토하였다. 아울러 벼의 수량과 수량구성요소와의 관계를 설명할 때 승법모형의 이용 가능성을 검토하였다.