Ödevcim Online, Çok Amaçlı Karar Verme, Çok Amaçlı Karar Verme Nedir, Yöneylem Nedir, Çok Amaçlı Karar Verme Yöntemleri, Çok Amaçlı Karar Verme Analizi Yaptırma, Yöneylem Ödev Yaptırma, Çok Amaçlı Karar Verme Hesaplama, Çok Amaçlı Karar Verme Ödevi, Çok Amaçlı Karar Verme Ödevi Yaptırma, Çok Amaçlı Karar Verme Yaptırma aramalarınızın sonucu olarak burada. Tüm bölümlerde Çok Amaçlı Karar Verme Danışmanlık, Çok Amaçlı Karar Verme Yardım talepleriniz için akademikodevcim@gmail.com mail adresinden bize ulaşabilir veya sayfanın en altındaki formu doldurup size ulaşmamızı bekleyebilirsiniz.

Adım 4: Değerlendirmeyi Bütünleştirmek İçin Gri İlişki Modeli.

Yapısal basitleştirme işlemleriyle, faktör analizi ve küme analizini kullanarak ve Choquet integralini kullanarak her bir ortak faktördeki bu kriterlere birleştirerek dört bağımsız ortak faktörü tarıyoruz. Bu durum, çok kriterli değerlendirmeyi entegre etmek için toplamsal olmayan bir gri ilişki modeli geliştirmemize olanak tanır.

Gri ilişki modeli, karşılaştırmalı seriler ile referans seriler, yani ideal / hedef serileri arasındaki r (xi (k), x0 (k)) formundaki gri ilişkisel katsayıları hesaplamak için kullanılır; burada k = 1, 2, …, 4, ortak faktörler. Bu analizde ayırt edici bir katsayı 0,5, ς = 0,5 belirledik.

Bireysel ortak faktörler bu çalışmanın ampirik hipotezlerine farklı şekilde katkıda bulunduğundan, soru formu anketinin sonuçlarını işlemek için AHP’yi kullanırız ve ardından Tablo 17.2’de gösterildiği gibi ortak faktörlerin göreceli ağırlıklarını elde ederiz; son olarak, Tablo 17.4’te gösterildiği gibi ağırlıklı gri-ilişkisel katsayıları r (xi, x0) toplayarak gri ilişkisinin derecesini hesaplıyoruz.

Analiz Sonuçları ve Tartışmalar

Yukarıdaki analize göre, aşağıdaki tartışmaları üç boyutta sunuyoruz:

(1) hiyerarşik değerlendirme sistemi,

(2) gri ilişkinin öncelik sıralaması ve

(3) bulanık kriter değerlendirmesi.

1. Bu çalışma, bir değerlendirme hiyerarşi sistemini yeniden yapılandırmak ve bu kriterleri birkaç boyutta yeniden gruplandırmak için çok değişkenli analizin faktör analizini ve kümeleme analizini kullanmayı önermektedir. Bu, hesaplamalardan tasarruf sağlar ve bireysel boyutların bağımsızlığını garanti eder.

2. Bu ampirik vaka çalışmasında elde edilen gri ilişki derecelerine göre, örnek yüksekokulların sıralama sıralaması aşağıda listelenmiştir, burada f sembolü geçiş önceliğini belirtir:

a. İlave tedbirlerle geleneksel gri-ilişkisel değerlendirmenin sonuçları

b. Toplamsal olmayan ölçümlerle gri ilişkisel değerlendirmenin sonuçları

c. İnsan Bilişsel Araştırma (HCI)

Sekiz hedef okulu çok iyi bilen akademisyenlerden öncelik sıralaması için bilişsel bir araştırma yapmalarını istedik ve şu sonuçları elde ettik.

Bu ampirik analiz sonuçları, bazı ilginç fenomenleri göstermektedir. İlave ölçülerle geleneksel gri ilişkisel değerlendirme, eklemeli olmayan ölçülerle gri ilişkisel değerlendirmeyle biraz farklıdır ve bu iki yaklaşımdaki beşinci ve altıncı okulların öncelik sıralamalarını değiştirir.

Toplamsal olmayan ölçümlerle gri ilişkisel değerlendirme ve insan bilişsel araştırması (HCI), eşdeğer sıralama sonuçları üretir. Katkı ölçüleriyle geleneksel gri ilişkisel değerlendirme, HCI ile biraz farklıdır. Bu bulgular, önerilen modellerimizin pratik ve bilişsel sonuçları daha iyi karşıladığını doğrulamaktadır çünkü faktörlerin eşit olmayan ağırlıkları ve parametreler arasındaki etkileşim gibi bazı yönetim konularını ele alıyoruz.

3. Çok kriterli bulanık değerlendirme modeli, aynı fikirde olmayan tanıma sorununu eleştirel olarak ele alır ve faktör yüklerinin genişletilmesi için objektif alan sağlar. Bu ampirik çalışmada önerilen çok kriterli bulanık değerlendirme modeli de görünüşte daha iyi değerlendirme sonuçları üretiyor.

Bu, birden çok ölçüt değerlendirmesi için bulanık integralin, uygulanabilirlik ve mantıklılık açısından geleneksel çok ölçütlü değerlendirmeden üstün olduğunu gösterir. Bu nedenle, önerdiğimiz model, seçkin yüksekokullar için yönetim faktörlerinin seçiminde önemli ölçüde yardımcı olacaktır.

Sonuçlar

Pratik bir sistemde, yönetim faktörleri karşılıklı olarak reaktif ve etkilidir, bu da geleneksel katkı maddesi yaklaşımının kullanımını uygulanamaz hale getirir. Yukarıda bahsedilen bu uygulanamazlık problemini çözmek için, bu çalışma, çok değişkenli analizin faktör analizini ve küme analizini kullanmayı, bulanık integralin toplamsal olmayan ölçümleri işlemek için güçlü yeteneğini kullanmayı ve bireysel verilere yeterli ağırlıkları atamayı önermektedir sisteme katkılarına göre maddeler, böylelikle bulanık integral modelini toplamsal olmayan ölçülerle kurar.

Önerilen modelimizin uygulanması, geleneksel katkı önlemlerinin neden olduğu potansiyel sorunları ortadan kaldıracak ve boyutları çok değişkenli yaklaşımla yeniden gruplandırdığımız için özellikler arasındaki bağımsızlığı teyit edecektir. Daha sonra, teknolojik enstitülere başarılı bir şekilde yükseltilmiş sekiz Tayvanlı ortaokul kolejinin deneysel bir vaka çalışması aracılığıyla, değiştirilmiş bulanık integral değerlendirme yöntemimizi çoklu kriterlerle test ettik.

Çalışma sonuçları, faktör türlerinin geleneksel yaklaşıma kıyasla daha iyi bir şekilde yeniden gruplandırılmasını sağlayan ve değerlendirme sonuçları halkın öznel bilişiyle iyi bir şekilde örtüşen önerilen modelimizin uygulanabilirliğini doğruladı. Bu, önerilen modelimizin fizibilite ve mantıklılık açısından geleneksel çok kriterli değerlendirmeyi aştığını doğrulamaktadır. Birden çok kriter içeren bulanık integral değerlendirme yönteminin, seçkin ortaokulların yönetim faktörlerini seçmeye önemli ölçüde yardımcı olacağı sonucuna güvenle varabiliriz.

Çok kriterli önerilen bulanık integral değerlendirme yöntemi, seçkin yüksekokulların yönetim parametreleri arasındaki karşılıklı reaksiyonları eleştirel bir şekilde dikkate alır, ortak faktörleri tarar ve böylece niteliklerin tamamen bağımsız olduğunu doğrular. Seçkin yüksekokulları, daha temsilci olan daha az ortak faktörlerle değerlendirir, makul ve objektif bir değerlendirme işi yürütür, gerçek sonuçlarla iyi başa çıkabilen doğru sonuçlar üretir ve seçkin yüksekokulların seçimini etkili bir şekilde değerlendirir.

Formül veya İllüstrasyon

• Toplam öğretim saati / öğretmen sayısı
• Seminerlere ve ileri eğitime giden öğretmen sayısı / öğretmen sayısı
• Gerçek mezun sayısı / gündüz mezunlarının sayısı
• İşe giden öğrenci sayısı / gündüz mezunlarının sayısı
• İleri eğitime giden öğrenci sayısı / gündüz mezunlarının sayısı
• Tam zamanlı fakülte yayını sayısı / öğretmen sayısı
• Tam zamanlı öğretim üyelerinin araştırma projeleri sayısı / öğretmen sayısı
• Tam zamanlı öğretim üyelerinin araştırma fonu / öğretmen sayısı
• İşbirlikçi eğitimden elde edilen gelir / öğretmen sayısı
• Uzatma eğitiminden elde edilen gelir / öğretmen sayısı

Ölçüm Endeksi

• Tam zamanlı eğitmen başına haftalık ortalama öğretim saati
• Fakülte uzmanlığının gelişimi
• Öğrenci öğrenme verimliliği
• Öğrenci iş performansı
• Öğrenciler ileri eğitime gidiyor
• Tam zamanlı öğretim üyelerinin yayın oranı
• Tam zamanlı öğretim üyeleri
• araştırma projeleri oranı
• Tam zamanlı öğretim üyelerinin araştırma fonu oranı
• Performans işbirlikli eğitim performansı uzantısı eğitim

Öğretmenlerin Çalışma verimliliğiyle ilgili Kriterler ve Ölçümler

• Öğretim verimliliği
• Araştırma verimliliği
• Servis verimliliği

Fakülte ile ilgili Kriterler ve Ölçümler

• Sınıf başına tam zamanlı eğitmen ve daha yüksek öğretim üyesi
• Tam zamanlı asistan prof. ve sınıf başına daha yüksek öğretim üyesi
• Tam zamanlı yardımcı prof. sınıf başına veya daha yüksek öğretim üyesi
• Sınıf başına tam zamanlı öğretim üyeleri
• Uzmanlık gerektiren konular ve daha üstü için tam zamanlı eğitmenler

Ödevcim Online, Çok Amaçlı Karar Verme, Çok Amaçlı Karar Verme Nedir, Yöneylem Nedir, Çok Amaçlı Karar Verme Yöntemleri, Çok Amaçlı Karar Verme Analizi Yaptırma, Yöneylem Ödev Yaptırma, Çok Amaçlı Karar Verme Hesaplama, Çok Amaçlı Karar Verme Ödevi, Çok Amaçlı Karar Verme Ödevi Yaptırma, Çok Amaçlı Karar Verme Yaptırma aramalarınızın sonucu olarak burada. Tüm bölümlerde Çok Amaçlı Karar Verme Danışmanlık, Çok Amaçlı Karar Verme Yardım talepleriniz için akademikodevcim@gmail.com mail adresinden bize ulaşabilir veya sayfanın en altındaki formu doldurup size ulaşmamızı bekleyebilirsiniz.

The post Çok Amaçlı Karar Verme (51) – Analiz Sonuçları ve Tartışmalar – Çok Amaçlı Karar Verme Nedir? – Çok Amaçlı Karar Verme Yöntemleri – Çok Amaçlı Karar Verme Analizi Yaptırma first appeared on Online Ödev Yaptırma, Tez Danışmanlığı ve Veri Analizi.