Robust Sensitivity Analysis for Multi-Attribute Deterministic Hierarchical Value Models
Sprache: Englisch
Verlag: Legare Street Press Nov 2012, 2012
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- Neu
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Neuware - There is a wide array of multi-attribute decision analysis methods and associated sensitivity analysis procedures in the literature. However, there is no detailed discussion of sensitivity analysis methods solely relating to additive hierarchical value models. The currently available methodology in the literature is unsophisticated and can be hard to implement into complex models. The methodology proposed in this research builds mathematical foundations for a robust sensitivity analysis approach and extends the current methodology to a more powerful form. The new methodology is easy to implement into complex hierarchical value models and gives flexible and dynamic capabilities to decision makers during sensitivity analysis. The mathematical notation is provided in this study along with applied examples to demonstrate this methodology. Global and local sensitivity analysis are considered and implemented using the proposed robust technique. This research provides consistency and a common standard for the decision analysis community for sensitivity analysis of multi-attribute deterministic hierarchical value models.This work has been selected by scholars as being culturally important, and is part of the knowledge base of civilization as we know it. This work was reproduced from the original artifact, and remains as true to the original work as possible. Therefore, you will see the original copyright references, library stamps (as most of these works have been housed in our most important libraries around the world), and other notations in the work.This work is in the public domain in the United States of America, and possibly other nations. Within the United States, you may freely copy and distribute this work, as no entity (individual or corporate) has a copyright on the body of the work.As a reproduction of a historical artifact, this work may contain missing or blurred pages, poor pictures, errant marks, etc. Scholars believe, and we concur, that this work is important enough to be preserved, reproduced, and made generally available to the public. We appreciate your support of the preservation process, and thank you for being an important part of keeping this knowledge alive and relevant.…
Bestandsnummer des Verkäufers 9781288327812
- Titel
- Robust Sensitivity Analysis for Multi-Attribute Deterministic Hierarchical Value Models
- Autor
- Yucel R. Kahraman
- Verlag
- Legare Street Press Nov 2012
- Veröffentlichungsjahr
- 2012
- Zustand
- Neu
- Einband
- Taschenbuch
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 1288327811
- ISBN-13
- 9781288327812
- Artikelgewicht
- 135 Gramm
- Abmessungen
- 234x156x5 mm
There is a wide array of multi-attribute decision analysis methods and associated sensitivity analysis procedures in the literature. However, there is no detailed discussion of sensitivity analysis methods solely relating to additive hierarchical value models. The currently available methodology in the literature is unsophisticated and can be hard to implement into complex models. The methodology proposed in this research builds mathematical foundations for a robust sensitivity analysis approach and extends the current methodology to a more powerful form. The new methodology is easy to implement into complex hierarchical value models and gives flexible and dynamic capabilities to decision makers during sensitivity analysis. The mathematical notation is provided in this study along with applied examples to demonstrate this methodology. Global and local sensitivity analysis are considered and implemented using the proposed robust technique. This research provides consistency and a common standard for the decision analysis community for sensitivity analysis of multi-attribute deterministic hierarchical value models.
This work has been selected by scholars as being culturally important, and is part of the knowledge base of civilization as we know it. This work was reproduced from the original artifact, and remains as true to the original work as possible. Therefore, you will see the original copyright references, library stamps (as most of these works have been housed in our most important libraries around the world), and other notations in the work.
This work is in the public domain in the United States of America, and possibly other nations. Within the United States, you may freely copy and distribute this work, as no entity (individual or corporate) has a copyright on the body of the work.
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