广义判断下AHP一致性检验与可接受性深入探讨：非参数统计方法与应用实例

该篇论文深入探讨了广义判断下AHP（Generalized Judgment AHP, GJAHP）的一致性检验与可接受性问题。在传统的层次分析法（AHP）基础上，作者提出了一种新的非参数统计检验方法——Spearman秩相关系数法，用于检验广义判断矩阵的一致性。广义判断矩阵是通过构建数学模型，在单准则决策环境下扩展AHP的应用，允许对更复杂的决策结构进行分析。 文中首先介绍了广义辅助矩阵的构造性定义，这是一个关键概念，它在广义判断矩阵的构建过程中起到了支持作用。作者强调了这种矩阵在确保决策过程逻辑清晰和公正性的重要性。通过引入非参数统计检验，论文旨在提供一种更为客观、量化的方法来验证广义判断矩阵的合理性，而不依赖于特定的分布假设。 接下来，论文详细讨论了如何通过秩相关系数评估一致性，这是一种无偏且稳健的统计量，可以帮助决策者判断判断矩阵是否符合一致性原则。同时，文章还探讨了广义判断矩阵的可接受性标准，即判断矩阵在满足一致性检验后，是否能够在实际应用中产生可靠的结果。 论文最后通过一个具体的GJAHP应用实例，展示了如何将理论方法应用于实际情境中，以验证其有效性和实用性。这个实例可能包括案例分析、数据处理和结果解读等步骤，为读者提供了实际操作的参考。 这篇论文为广义判断下AHP的理论发展和实践应用提供了重要的补充，特别是在一致性检验和可接受性评估方面，有助于提高决策分析的科学性和有效性。对于从事系统工程、决策分析或者相关领域的研究人员和实践者来说，这篇论文具有很高的参考价值。