Metodes pierādījumu reģistrs

MIN-MAX-NORMALIZATION

MIN-MAX-NORMALIZATION (Min-Max Normalization — linear rescaling of each criterion column to [0, 1]) is a normalization multi-criteria decision-making (MCDM) method introduced by Hwang, C. L., Yoon, K. in 1981. It turns a decision matrix of alternatives scored on multiple criteria into a structured, reproducible result.

Sources recorded, not reviewed

Avota reģistrs

Atsauces kopētas tieši no metodes avota reģistra. Tās nenozīmē nekādu apgalvojumu līmeņa verifikāciju.

Min-Max Normalization — linear rescaling of each criterion column to [0, 1]

Taksonomiskās metodes reģistrs · mcdm / decision-making

Hwang, C. L., Yoon, K. (1981). Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications. Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems, Vol. 186, Springer-Verlag · DOI 10.1007/978-3-642-48318-9

Atvērt pilnu metodi

Kurēti apgalvojumi

Apgalvojumi saglabāti pierādījumu reģistrā, katram ar savu novērtējumu.

Vēl nav kurētu apgalvojumu

Šis skatījums neizgudro apgalvojumu novērtējumu, ja reģistrā tā nav.

Saistītās metodes

Ģenerēts no metodes grafika un parādīts kā mašīnas ieteiktas attiecības — netiek izvirzīts neviens pierādījumu apgalvojums.

Same method familyCODASmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyEDASmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyMABACmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyMARCOSmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familySAWmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyTOPSISmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyVIKORmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyWASPASmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.