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対数最小二乗法 (AHPの)

読み方：たいすうさいしょうじじょうほう
【英】：logarithmic least squares method

AHPにおいて一対比較行列から重要度を算出する方法の1つ. 一対比較のモデルとして, a_{ij} = (w_i / w_j) \varepsilon_{ij} \,を仮定し, 誤差の対数\log \varepsilon_{ij} \,の二乗和を最小化する\{\omega_i \} \,を重要度とする方法である. ここで, 誤差\varepsilon_{ij} \,の分布として互いに独立で平均1, 分散\sigma^2 \,の対数正規分布を仮定すると, 行列\boldsymbol{A} \,の行の要素の幾何平均は最尤推定量になり, 幾何平均法と同じである.

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