Метод, основанный на преобразовании матрицы предпочтений. Перейдем от матрицы предпочтений Г (табл

 

Перейдем от матрицы предпочтений Г (табл. 17) к матрице вероятностей
Р, разделив каждое из чисел, стоящих в табл. 17, на число экспертов (m = 6)
(табл.19).

Таблица 19

Матрица вероятностей Р

 

Модели	Модели
	0,000	0,117	0,833	0,083
	0,833	0,000	0,667	0,917
	0,167	0,333	0,000	0,167
	0,917	0,083	0,833	0,000

 

 

При этом значения 0 (кроме диагональных элементов) и 1 в матрице Р

заменялись соответственно на и

По данным матрицы вероятностей Р, пользуясь таблицами нормированного нормального распределения [7], составляем матрицу (табл. 20), элементами которой и являются оценки разностей значений zi, и zj, характеризующих «истинное» качество соответственно i -й и j -й модели. В последнем столбце
таблицы 20 записываем суммы элементов по строкам.

Для нахождения коэффициентов относительной важности βi определяем
значения по формуле (15) и Ф() функцию нормированного нормального

распределения для каждого , а затем нормируем полученные значения Ф()
по формуле (16).

Таблица 20

Матрица оценок разностей важностей Ź

 

Модели	Модели
	0,000	-0,967	0,967	-1,383	-1,383
	0,967	0,000	0,431	1,383	2,781
	-0,967	-0,431	0,000	-0,967	-2,365
	1,383	-1,383	0,967	0,000	0,967

Результаты расчета сводим в табл. 21.

Таблица 21

Результаты расчета относительной важности по модели Тэрстоуна

 

Модели		Ф()	βi
	-0,346	0,365	0,183
	0,695	0,756	0,379
	-0,591	0,277	0,139
	0,242	0,596	0,299

 

 

Таким образом, наиболее качественным приемом обладает сотовый телефон Nokia 6230i. Наименее качественным - телефон Motorola Е398 (чувствительность не превышает 37% от чувствительности телефона Nokia 6230i).

Обратите внимание, что расчет по двум методам дает приблизительно
одинаковую оценку коэффициентов относительной важности.