各位老大,帮忙翻译下,急

来源:百度知道 编辑:UC知道 时间:2024/05/16 13:15:52
The simplicity of this approach adds a natural attractiveness to its concurrence with intutive ideas. The input data are absolute values chosen from a Likert scale and may therefoe be assumed to be free from bias; and great precision can be used in determing scores. Furthermore, since the scores are chosen from a linear scale, it can easily be applied with inherent consistency in a conesensus situation when a panel of experts involved in the decision-making must arrive at a universally acceptable score.
Nevertheless, the method has come disadvantages. For one thing, the necessity of normalizing the data matrices and consequences of doing so have never been peoperly investigated. In addition, the method, in its basic form, assumes that the individual issues thar consititute the main problem are independent of each other and takes no account of interactions between them. The difficulties this causes are exemplified by the extreme case of a hypothetical FSE situaione in which the sam

纯朴的这一做法加重了天然的吸引力,它同意直觉的想法. 输入数据为绝对值选自一克特尺度可能therefoe被假设为免于 偏见; 伟大的精度,可用于测定得分. 此外,由于得分都选自一个线性尺度, 它可以很容易地适用与内在统一性conesensus一种情况,当一个专家小组参与 决策必须达成一个普遍接受的分数. 不过,这种方法已出现弊端. 其一,需要正常化的数据矩阵,这样做的后果从未peoperly调查. 此外,该法,其基本形式, 假定个别问题tharconsititute的主要问题是相互独立的,并没有考虑 它们之间的相互作用. 在这种困难的原因是体现在极端情况下的一个假设fsesituaione即同一组件 包括两次在两个不同的名字,比方说,"撒"和"逃脱"的任何区别空位artficially形式的定义(如有) 各自贡献百分之八到最终载体. 比重为其他部分的比例减少,合计为84%,而非92%. 它是可取的,而且几乎是不可能的, 为了消除这种实际情况,因为可能会出现困难,从基本的事情,因为语言上的不足. 爱丁堡调查认识到这个问题. 因此,最后的载体感到不安的一个组件-组件相互作用矩阵的arttmpt消除. 或者至少减少扭曲casued的相互依存关系. 这当然没有编列之间的相互依存问题,在另一方面,高层次的系统 可惜,预计有可能产生更大的影响最后的载体. 一个可能的修正方法,使摄各级学校的等级,并会在相当饲养 它的一般哲学. 很少会有完全独立,甚至更高和更抽象层次. 例如,在一个仓库, 不可避免的重点放在商业目的的知识产权保护永远不能完全分开的另类目标 生命安全财产的处理时间. .