function [CI, CR] = CI_CR(A) % 计算层次分析法中的一致性指标与一致性比率 %A: 判断矩阵% 计算判断矩阵的权重向量 w = max_eigenvector(A);% 计算最大特征值 lambda_max = w' * A * w;% 计算判断矩阵的阶数 n = size(A, 1);% 计算一致性指标 CI = (lambda_max - n) / (n - 1); % 计算一致性随机一致性指标 RI = [0, 0, 0.58, 0.9, 1.12, 1.24, 1.32, 1.41, 1.45, 1.49]; % 计算一致性比率 CR = CI / RI(n); end用MATLAB定义一个函数确调用不了

你可能需要提供更多的信息，例如出现了什么错误或调用函数的方式等等。以下是一个示例用法：

1. 将该函数保存为名为 CI_CR.m 的文件。
2. 在 MATLAB 中调用该函数并传递一个判断矩阵作为参数，例如：

A = [1 2 3; 1/2 1 2; 1/3 1/2 1];
[CI, CR] = CI_CR(A);

此时，`CI` 变量将包含一致性指标，`CR` 变量将包含一致性比率。

相关问题

MATLAB层次分析法中一致性检验如何创建function[CI CR]这个函数

在MATLAB中，可以使用以下步骤创建一个名为`CI_CR`的函数来执行层次分析法中的一致性检验：

1. 创建一个新的.m文件，用于定义函数。
2. 在.m文件中，使用以下语法定义函数头：

function [CI, CR] = CI_CR(A)

其中，`A`是一个 n x n 的矩阵，表示层次分析法中的判断矩阵。

3. 在函数中，计算判断矩阵的权重向量`w`，例如使用层次分析法中的特征根法或最大特征向量法。

4. 计算一致性指标`CI`，公式如下：

CI = (λmax - n) / (n - 1)

其中，`λmax`是矩阵A的最大特征值，`n`是矩阵A的阶数。

5. 计算一致性比率`CR`，公式如下：

CR = CI / RI

其中，`RI`是一个与矩阵A的阶数对应的一致性随机一致性指标，可以在层次分析法的相关文献中找到。

6. 将计算得到的`CI`和`CR`值作为函数输出。

完整的代码如下：

function [CI, CR] = CI_CR(A)
% 计算层次分析法中的一致性指标与一致性比率
% A: 判断矩阵

% 计算判断矩阵的权重向量
w = max_eigenvector(A);

% 计算最大特征值
lambda_max = w' * A * w;

% 计算判断矩阵的阶数
n = size(A, 1);

% 计算一致性指标
CI = (lambda_max - n) / (n - 1);

% 计算一致性随机一致性指标
RI = [0, 0, 0.58, 0.9, 1.12, 1.24, 1.32, 1.41, 1.45, 1.49];

% 计算一致性比率
CR = CI / RI(n);
end

在上面的代码中，`max_eigenvector`是另一个函数，用于计算矩阵的最大特征向量，可以根据需要自行实现。