@misc{Konarzewska_Iwona_Rankingi_2017,
 author={Konarzewska, Iwona},
 identifier={DOI: 10.15611/pn.2017.468.10},
 year={2017},
 rights={Pewne prawa zastrzeżone na rzecz Autorów i Wydawcy},
 publisher={Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu},
 description={Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu = Research Papers of Wrocław University of Economics, 2017, Nr 468, s. 99-107},
 language={pol},
 abstract={W pracy kontynuowane są rozważania na temat konstrukcji wskaźników syntetycznych przy prowadzeniu badań z zakresu wielowymiarowej analizy porównawczej czy też wielokryteriowej analizy dyskretnej (MCDA). Zakłada się najczęściej, że brane pod uwagę kryteria są niezależne. W pracy poddano empirycznej analizie porównawczej, zaproponowaną przez Autora, metodę MCPC tworzenia zmiennej syntetycznej w oparciu o wykorzystanie analizy głównych składowych macierzy kowariancji wartości kryteriów z metodami SAW i TOPSIS. Przeprowadzone badanie dotyczyło wskaźników ładu środowiskowego dla województw Polski w roku 2014 – silnie współzależnych. W pracy pokazano wyniki rankingów oraz zależność zmiennej syntetycznej z metody MCPC od liczby składowych głównych. Badania pokazały, że uzyskiwane za pomocą MCPC rankingi były odporne na sposób ważenia kryteriów. Metodę można traktować jako alternatywę dla innych metod wielokryteriowych, odporną na występowanie zależności liniowych wśród zestawu kryteriów},
 title={Rankingi wielokryteriowe w warunkach zależności liniowej kryteriów – przykład badania ładu środowiskowego w Polsce w roku 2014},
 type={artykuł},
 keywords={rankingi wielokryteriowe, SAW, TOPSIS, MCPC, zależność liniowa kryteriów, metoda głównych składowych},
}