MCDMNormalizationcrisp

Z-нормализация — стандартизация к нулевому среднему и единичному стандартному отклонению

Z-НОРМАЛИЗАЦИЯ (Z-Score Normalization — стандартизация к нулевому среднему и единичному стандартному отклонению) — это метод нормализации в многокритериальном принятии решений (MCDM), представленный З. Хельвигом в 1968 году. Он преобразует матрицу решений альтернатив, оцененных по нескольким критериям, в структурированный, воспроизводимый результат.

Применить в DecisionMindСкороВидеоСкороDownload slides

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Источники

  1. Hellwig, Z. (1968). Zastosowanie metody taksonomicznej do typologicznego podzialu krajow ze wzgledu na poziom ich rozwoju oraz zasoby i strukture wykwalifikowanych kadr technicznych. Przeglad Statystyczny link

Как цитировать эту страницу

ScholarGate. (2026, June 2). Z-Score Normalization — standardisation to zero mean and unit standard deviation. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/decision-making/z-score-normalization

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side
ScholarGateZ-SCORE-NORMALIZATION (Z-Score Normalization — standardisation to zero mean and unit standard deviation). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/decision-making/z-score-normalization · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026