Matriz de decisión ponderada
Compare puntuaciones propias0–100 con pesos positivos normalizados. Varíe cada peso±porcentaje de forma independiente; muestra empates, no recomienda.
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Compare puntuaciones propias0–100 con pesos positivos normalizados. Varíe cada peso±porcentaje de forma independiente; muestra empates, no recomienda. Criterio≤20 · Opción2–30 · Puntuación0–100
Preguntas
Límites:100filas (listas64/50 indicadas),256KiB copia,30.000unidades de texto,100.000visitas,20segundos,40páginas PDF/8MiB. PDF con Liberation Sans local con comprobación de glifos; sin RTL/composición compleja. Texto no imprimible sigue en la copia. Si eliminas una fila, también se eliminan las asignaciones vinculadas; al editar o reordenar se conservan las identidades por posición. Si cambias la lista de participantes o el sorteo, se borran los resultados del torneo. Para generar, los nombres de las listas y de las referencias deben ser únicos; los borradores incompletos pueden repetirlos.
El almacenamiento no está cifrado y puede borrarse o ser visto por otros usuarios. Conserve una copia portátil. Cargar/Borrar no contacta servicios.
Liberation Sans · SIL OFL1.1@libpdf/core · MIT| Opción | Ejemplo sintético1 | Ejemplo sintético2 |
|---|---|---|
| Ejemplo sintético A | ||
| Ejemplo sintético B |
Cómo usar
- Añadir
Añade criterios con pesos positivos, opciones y puntuaciones de 0 a 100; elige el porcentaje de sensibilidad.
- Crear plan
Prueba este ejemplo concreto: pesos [2,1], A [90,20], B [50,100] → A=B=200/3≈66.6667; peso 0 −25% → A 62, B 70
- Exportar copia
Fíjate en los empates y en la sensibilidad, no solo en el total más alto; exporta las puntuaciones y guarda la copia de seguridad editable de los datos.
Preguntas
¿Los pesos se normalizan automáticamente?
Sí. Las puntuaciones ponderadas se dividen entre el peso total; el análisis de sensibilidad modifica un criterio cada vez, no todos los escenarios posibles.
¿Qué debo corregir antes de generar el resultado?
Cada opción necesita una puntuación por criterio; se rechazan los pesos iguales a cero y las puntuaciones fuera del rango de 0 a 100.
¿Qué no demuestra este resultado?
Es una ayuda para puntuar de forma subjetiva: no es una decisión objetivamente mejor, ni un modelo de incertidumbre, ni una recomendación de inversión.
Las hojas PDF locales usan @libpdf/core0.5.1 (MIT) y Liberation Sans. Aviso de autoría y licencia original · Licencia original de la fuente Liberation (SIL OFL1.1)