"> 1,117
Отримавши суму оцінок власних векторів ( = 3,883 ), обчислюємо нормалізовані оцінки вектора пріоритету для кожного критерію, розділивши значення оцінки власного вектора на цю суму.
0,254/3,883 = 0,065 (для критерію В«Кількість підтримуваних стандартівВ»)
, 512/3,883 = 0,904 (для критерію В«Зручність роботи зі створення моделейВ»)
, 117/3,883 = 0,288 (В«Обмеження на кількість об'єктів на діаграміВ»)
Порівнюючи нормалізовані оцінки вектора пріоритету можна зробити висновок, що найбільше значення при виборі CASE-засоби я надаю критерієм "Зручність роботи зі створення моделей".
Вельми корисним побічним продуктом теорії є так званий індекс узгодженості (ІС) , який дає інформацію про ступінь порушення узгодженості. Разом з матрицею парних порівнянь ми маємо міру оцінки ступеня відхилення від узгодженості. Якщо такі відхилення перевищують встановлені межі, то тому, хто проводить судження, слід перевірити ще раз їх в матриці.
ІС = ( ? max - n)/(n - 1)
? max = (1 +9 +7) * 0.065 + (1.9 +1 +1.5) * 0,904 + (1/7 +5 +1) * 0,288 = 3,06
ІС = ( ? max - 3)/2 = 0,03.
Але це ще не все з оцінкою критеріїв. Необхідно перевірити, наскільки мої судження були несуперечливими при складанні матриці попарних порівнянь критеріїв. Для цього необхідно індекс узгодженості розділити на число, відповідне випадкової узгодженості матриці третього порядку, рівного 1,12. Отримаємо ставлення узгодженості (ОС). У даному випадку:
OC = 2,6% <10%, тобто переглядати свої судження немає потреби.
2 крок: Оцінка альтернатив
Тепер для вибору найкращого CASE-засоби я порівняю вибрані мною 3 CASE-засоби за кожним критерієм.
Критерій : В« Кількість підтримуваних стандартів "
BPWinARISRationalRoseОценкі компонент власного вектораНормалізованние оцінки вектора пріорітетаBPWin135 2,4440,6 ARIS1/317
