Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

A Probabilistic Linguistic Multiple Attribute Decision Making Based on a New Correlation Coefficient Method and its Application in Hospital Assessment

Tytuł:
A Probabilistic Linguistic Multiple Attribute Decision Making Based on a New Correlation Coefficient Method and its Application in Hospital Assessment
Autorzy:
Dandan Luo
Shouzhen Zeng
Ji Chen
Temat:
probabilistic linguistic term set
topsis
pearson correlation coefficient
multiple attribute decision making
hospital assessment
Mathematics
QA1-939
Źródło:
Mathematics, Vol 8, Iss 3, p 340 (2020)
Wydawca:
MDPI AG, 2020.
Rok publikacji:
2020
Kolekcja:
LCC:Mathematics
Typ dokumentu:
article
Opis pliku:
electronic resource
Język:
English
ISSN:
2227-7390
Relacje:
https://www.mdpi.com/2227-7390/8/3/340; https://doaj.org/toc/2227-7390
DOI:
10.3390/math8030340
Dostęp URL:
https://doaj.org/article/b439b8ec55e44544b7dfee5d4dc953b0  Link otwiera się w nowym oknie
Numer akcesji:
edsdoj.b439b8ec55e44544b7dfee5d4dc953b0
Czasopismo naukowe
The probabilistic linguistic term set (PLTS) is a newly emerging mathematical tool for handling uncertainties. It is considered a useful extension of linguistic term sets associated with probability information and can improve the effectiveness of multiple attribute decision making (MADM). This paper proposes a new PLTS correlation coefficient and addresses its usefulness in MADM problems. For achieving this aim, some new concepts of mean, variance, and covariance of the PLTS are first proposed. Moreover, a novel PLTS Pearson correlation coefficient is defined to overcome the shortcomings of the existing methods, whose significant feature is that it lies in the interval [−1,1], which makes it more effective in reflecting the negative and positive correlation between PLTSs. A weighted PLTS Pearson correlation coefficient is further defined to consider the importance of attribute weights and expand the scope of application. Then, a relative PLTS closeness coefficient is constructed based on the developed Pearson correlation coefficient, and based on which, a Pearson correlation-based TOPSIS (technique for order of preference by similarity to ideal solution) approach for MADM problems is developed. Finally, the effectiveness as well as the applicability of the developed method are illustrated through numerical examples and comparative analysis.
Zaloguj się, aby uzyskać dostęp do pełnego tekstu.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies