TOPSIS 決策分析報告撰寫
根據 TOPSIS 輸出產生完整排名報告
描述
根據您的 TOPSIS 分析輸出（正規化決策矩陣、與正／負理想解的距離，以及接近度係數），產出完整、可直接用於論文的「方法」與「結果」文字。提供排名表，並解讀最佳與最差方案在哪些準則上表現較佳或較弱。適合用於供應商選擇、產品／服務比較或臨床決策支援等多準則排名問題的研究人員。
相關技能
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Entropy-TOPSIS-ML＋審稿人質疑
根據您的熵權法＋TOPSIS 排名＋ML 分類器（XGBoost、Random Forest、Logistic Regression 等）輸出結果，產製完整的 Methods＋Results 報告。依照 Hosmer & Lemeshow 標準正確解讀 AUC；若訓練集與測試集的效能差距較大，也會明確指出過度擬合風險。此外，預先列出期刊審稿人經常提出的至少 4 項質疑（例如：「如何處理類別不平衡？」、「未使用外部驗證集」），並為每項質疑提供建議的回應句。適合從事健康資訊學、臨床風險預測或混合式 MCDM-ML 方法研究，並希望在投稿期刊前強化方法學嚴謹性的研究人員。
AHP 權重分析撰寫器
將使用者的 AHP（分析層級程序）成對比較矩陣結果（準則權重、一致性比率）轉換為學術論文中的「準則權重」段落，可直接置入稿件。如果一致性比率（CR）超過 0.10，會如實說明，不加以隱藏。適合使用 TOPSIS/VIKOR 等多準則決策方法（MCDM），並以 AHP 決定準則權重的研究人員與研究生。
統合分析完整報告撰寫器
根據統合分析統計資料（合併效應量、I²、Q、tau²、出版偏誤指標），產出符合 PRISMA 2020 與 Cochrane Handbook 的完整方法 + 結果 + 限制文字。絕不誤解 I² 數值（包括「變異數百分比」的表述），並避免過度強烈的因果語言（使用「研究結果與……一致」等謹慎措辭，而非「證據證明……」）。文末還會提供至少 3 個審稿人可能提出的問題，以及相應的答辯句。適合想在投稿期刊前強化方法章節的統合分析論文研究者。無法執行的事項：不會根據原始資料進行統計計算（你必須先備妥 R／RevMan／CMA 的輸出結果）——它只會將你的結果轉換並解讀為學術文字。
TOPSIS 決策分析報告撰寫
根據 TOPSIS 輸出產生完整排名報告
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根據您的 TOPSIS 分析輸出（正規化決策矩陣、與正／負理想解的距離，以及接近度係數），產出完整、可直接用於論文的「方法」與「結果」文字。提供排名表，並解讀最佳與最差方案在哪些準則上表現較佳或較弱。適合用於供應商選擇、產品／服務比較或臨床決策支援等多準則排名問題的研究人員。
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根據您的熵權法＋TOPSIS 排名＋ML 分類器（XGBoost、Random Forest、Logistic Regression 等）輸出結果，產製完整的 Methods＋Results 報告。依照 Hosmer & Lemeshow 標準正確解讀 AUC；若訓練集與測試集的效能差距較大，也會明確指出過度擬合風險。此外，預先列出期刊審稿人經常提出的至少 4 項質疑（例如：「如何處理類別不平衡？」、「未使用外部驗證集」），並為每項質疑提供建議的回應句。適合從事健康資訊學、臨床風險預測或混合式 MCDM-ML 方法研究，並希望在投稿期刊前強化方法學嚴謹性的研究人員。
AHP 權重分析撰寫器
將使用者的 AHP（分析層級程序）成對比較矩陣結果（準則權重、一致性比率）轉換為學術論文中的「準則權重」段落，可直接置入稿件。如果一致性比率（CR）超過 0.10，會如實說明，不加以隱藏。適合使用 TOPSIS/VIKOR 等多準則決策方法（MCDM），並以 AHP 決定準則權重的研究人員與研究生。
統合分析完整報告撰寫器
根據統合分析統計資料（合併效應量、I²、Q、tau²、出版偏誤指標），產出符合 PRISMA 2020 與 Cochrane Handbook 的完整方法 + 結果 + 限制文字。絕不誤解 I² 數值（包括「變異數百分比」的表述），並避免過度強烈的因果語言（使用「研究結果與……一致」等謹慎措辭，而非「證據證明……」）。文末還會提供至少 3 個審稿人可能提出的問題，以及相應的答辯句。適合想在投稿期刊前強化方法章節的統合分析論文研究者。無法執行的事項：不會根據原始資料進行統計計算（你必須先備妥 R／RevMan／CMA 的輸出結果）——它只會將你的結果轉換並解讀為學術文字。
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