İçeriğe geçScholarGate
KütüphaneKitaplığımMasaReview StudioAsistan
Giriş
Bu sayfada
SezgiNasıl çalışırNe zaman kullanılırGüçlü yönler & sınırlılıklarYaygın tuzaklar🔒 Tam yöntemi okuKaynaklarİlişkili yöntemler
Bu sayfaya atıf yapBu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →
Ana sayfa›Karar verme›Logaritmik Normalizasyon — çarpımsal toplama bağlamları için log-oran sütun normalizasyonu
MCDMNormalizationcrisp

Logaritmik Normalizasyon — çarpımsal toplama bağlamları için log-oran sütun normalizasyonu

Logarithmic Normalization — log-ratio column normalisation for multiplicative aggregation contexts

LOGARİTMİK-NORMALİZASYON (Logaritmik Normalizasyon — çarpımsal toplama bağlamları için log-oran sütun normalizasyonu), Zavadskas, E. K., Turskis, Z. tarafından 2008 yılında tanıtılan bir normalizasyon çok kriterli karar verme (ÇKKV) yöntemidir. Bu yöntem, birden fazla kritere göre puanlanmış alternatiflerden oluşan bir karar matrisini yapılandırılmış, tekrarlanabilir bir sonuca dönüştürür.

ScholarGate
  1. MCDM
  2. v1
  3. 1 Kaynaklar
  4. PUBLISHED
Bu sayfaya atıf yap →
Araçlar & kaynaklar
Slaytları indir
Öğren & keşfet

Tam yöntemi oku

Yalnızca üyeler

Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.

Giriş yap

Yöntem haritası

İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.

Logaritmik Normalizasyon
Oran Analizi ile Çok Ama…

Ne zaman kullanılır

Logaritmik normalizasyon, performans değerlerinin birkaç büyüklük mertebesine yayıldığı durumlarda (çarpımsal yapı) uygundur. Her fayda sütunu 1'e toplam verir. Tüm x_ij > 0 olmasını gerektirir.

Güçlü yönler & sınırlılıklar

Güçlü yönler
  • Adım adım denetlenebilen şeffaf, tekrarlanabilir bir hesaplama prosedürünü takip eder.
  • Tek bir karar matrisi içinde farklı ölçek ve birimlere sahip birden çok kriteri ele alır.
Sınırlılıklar
  • Sonuçlar seçilen normalizasyona, ağırlıklara ve parametre ayarlarına bağlıdır.

Kaynaklar

  1. Zavadskas, E. K., Turskis, Z. (2008). A new logarithmic normalization method in games theory. Informatica DOI: 10.15388/informatica.2008.215 ↗

Bu sayfayı kaynak gösterin

ScholarGate. (2026, June 2). Logarithmic Normalization — log-ratio column normalisation for multiplicative aggregation contexts. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/decision-making/logarithmic-normalization

İlişkili yöntemler

Oran Analizi ile Çok Amaçlı Optimizasyon

Hangi yöntem?

Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.

  • Oran Analizi ile Çok Amaçlı OptimizasyonKarar verme↔ karşılaştır
Yan yana karşılaştır →

Benzer yöntemler

Doğrusal Toplam NormalleştirmeLogaritmik Katkı Ağırlıkları MetodolojisiLineer Maksimum NormalizasyonuVektör (L2) NormalizasyonuZ-Skoru NormalizasyonuAğırlıklı Toplamsal Çarpımsal DeğerlendirmeToplu Oran DeğerlendirmesiVektör Normalizasyonu

İlgili referans kavramlar

Lojistik DiskriminasyonRisk ve Belirsizlik Altında Karar Verme ÖlçütleriKarar Kuramı ve FaydaLojistik RegresyonTemel Bileşen AnaliziDoğrusal Diskriminant Analizi

Bu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →

ScholarGate — LOGARITHMIC-NORMALIZATION (Logarithmic Normalization — log-ratio column normalisation for multiplicative aggregation contexts). 2026-07-20 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/decision-making/logarithmic-normalization · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
Zavadskas, E. K., Turskis, Z.
Subfamily
Normalization
Year
2008
Type
Normalization (logarithmic, multiplicative)
Value Space
crisp
Uncertainty
Hiçbiri
Compensation
Yok
Rank Reversal
Hayır
İlişkili yöntemler
Oran Analizi ile Çok Amaçlı Optimizasyon
ScholarGate

Araştırma yöntemleri için içerik öncelikli bir referans kütüphanesi — her yöntemin ne olduğu, nasıl çalıştığı ve nereden geldiği.

Açık veri (CC-BY)

Keşfet

  • Kütüphane
  • Yöntemlerde ara…
  • Alanlara göre gez
  • Alanlar
  • Yolculuk
  • Karşılaştır
  • Hangi yöntem?

Başvuru

  • Konular
  • Atlas
  • Sözlük
  • Metodoloji
  • Felsefe

Çalışma alanı

  • Kitaplığım
  • Masa
  • Sohbet

Şirket

  • Hakkımızda
  • Fiyatlandırma
  • İletişim
  • Yöntem öner

Kayıtlar, başvuru amacıyla yayımlanmış kaynaklardan derlenmiştir. Herhangi bir bilginin doğruluğunu ve kendi kullanımınıza uygunluğunu denetlemek sizin sorumluluğunuzdadır.

© 2026 ScholarGate · Araştırma yöntemleri referans kütüphanesi
  • Gizlilik
  • Çerezler
  • Koşullar
  • Hesabı sil