Show simple item record

dc.contributor.authorSimanavičienė, Rūta
dc.contributor.authorPetraitytė, Vaida
dc.date.accessioned2023-09-18T16:46:44Z
dc.date.available2023-09-18T16:46:44Z
dc.date.issued2016
dc.identifier.issn1392-642X
dc.identifier.other(BIS)VGT02-000032924
dc.identifier.urihttps://etalpykla.vilniustech.lt/handle/123456789/116544
dc.description.abstractThe present article investigates the sensitivity of the multiple criteria decision-making method TOPSIS in respect of attribute probability distributions. To carry out research, in itial data – attribute values – were generated according to a normal, log-normal, uniform, and beta distributions. Decision matrixes were constructed from the generated data. By applying the TOPSIS method to the matrixes generated, result samples were received. A statistical analysis was conducted for the results obtained, which revealed that the distributions of the initial data comply with the distributions of the result s received by the TOPSIS met hod. According to the most common alternative rank value, it was ascertained that the TOPSIS method is the most sensitive for data distribution according to beta distribution, and the least sensitive for data distribution according to lognormal distribution.eng
dc.description.abstractStraipsnyje nagrinėjamas daugiakriterinio sprendimo pri ė mimo metodo TOPSIS jautrumas rodiklių tikimybinių skirstinių atžvilgiu. Tyrimui atlikti, pradiniai duomenys – rodiklių reikšmės, buvo generuojamos pagal normalųjį, lognormalųjį, tolygųjį ir beta skirstinius. Iš sugeneruotų duomenų buvo konstruojamos sprendimo matricos. Taikant TOPSIS metodą sugeneruotoms matricoms, gautos rezultatų imtys. Buvo atliekama gautų rezultatų statistinė analizė, kuri parodė, jog pradinių duomenų skirstiniai nebūtinai sutampa su TOPSIS metodu gautų rezultatų skirstiniais. Pagal dažniausiai pasitaikančią alternatyvos rango reikšmę nustatyta, jog metodas TOPSIS yra labiausiai jautrus duomenų pasiskirstymui pagal beta skirstinį, mažiausiai jautrus duomenų pasiskirstymui pagal lognormalųjį skirstinį.lit
dc.formatPDF
dc.format.extentp. 45-51
dc.format.mediumtekstas / txt
dc.language.isoeng
dc.relation.isreferencedbyDOAJ
dc.relation.isreferencedbyIndex Copernicus
dc.source.urihttps://doi.org/10.15388/LJS.2016.13866
dc.subjectFM03 - Fizinių, technologinių ir ekonominių procesų matematiniai modeliai ir metodai / Mathematical models and methods of physical, technological and economic processes
dc.titleSensitivity analysis of the TOPSIS method in respect of initial data distributions
dc.typeStraipsnis kitoje DB / Article in other DB
dcterms.licenseCreative Commons – Attribution – 4.0 International
dcterms.references14
dc.type.pubtypeS3 - Straipsnis kitoje DB / Article in other DB
dc.contributor.institutionVilniaus Gedimino technikos universitetas
dc.contributor.institutionAB “Lietuvos draudimas”
dc.contributor.facultyFundamentinių mokslų fakultetas / Faculty of Fundamental Sciences
dc.subject.researchfieldN 001 - Matematika / Mathematics
dc.subject.ltspecializationsL104 - Nauji gamybos procesai, medžiagos ir technologijos / New production processes, materials and technologies
dc.subject.ltDaugiakriterinis sprendimų priėmimas
dc.subject.ltTOPSIS metodas
dc.subject.ltJautrumo analizė
dc.subject.ltTikimybinis pasiskirstymas
dc.subject.enMultiple criteria decision-making
dc.subject.enTOPSIS method
dc.subject.enSensitivity analysis
dc.subject.enProbability distribution
dcterms.sourcetitleLithuanian Journal of Statistics = Lietuvos statistikos darbai
dc.description.issueno. 1
dc.description.volumeVol. 55
dc.publisher.nameLietuvos statistikų sąjunga; Lietuvos Statistikos departamentas
dc.publisher.cityVilnius
dc.identifier.doi10.15388/LJS.2016.13866
dc.identifier.elaba19642375


Files in this item

FilesSizeFormatView

There are no files associated with this item.

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record