TOPSIS 決策分析撰稿
將 TOPSIS 輸出整理成完整排名報告
TOPSIS 決策分析撰稿
將 TOPSIS 輸出整理成完整排名報告
展示內容
描述
根據您的 TOPSIS 分析輸出（標準化決策矩陣、與正／負理想解的距離、接近度係數），產出一份完整、可直接用於論文的「方法」與「結果」文字。提供排名表，並解讀表現最佳與最差的替代方案在哪些準則上表現突出或落後。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。
為什麼我們推薦這個技能
編輯推薦：將 TOPSIS 統計轉為可投稿的〈方法〉與〈結果〉文字，涵蓋效益／成本準則、排名驗證、方案解讀與敏感度分析提示。
適合對象
需要為以 TOPSIS 為基礎的多準則排名研究撰寫清楚、可直接投稿內容的研究人員。
如何使用此 Skill
提供輸入
提供替代方案、準則與權重、效益型／成本型類別、TOPSIS 距離、接近度係數與排名。
執行 Skill
此技能會將 TOPSIS 分析輸出整理成可直接用於論文的「方法」與「結果」文字，並提供清楚的排名表與解讀。
查看結果
取得一份完整潤飾的報告，說明排名、比較表現最佳與最差的替代方案，並指出權重變化可能如何影響結果。
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研究Entropy-TOPSIS-ML＋審稿人質疑
根據你的熵權法 + TOPSIS 排名 + ML 分類器（XGBoost、Random Forest、Logistic Regression 等）輸出，產出完整的 Methods + Results 報告。依據 Hosmer & Lemeshow 準則正確判讀 AUC；若訓練集與測試集的效能差距較大，也會明確說明過度擬合風險。它還會預先指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」），並為每項質疑建議一句答辯說明。適合從事健康資訊學、臨床風險預測，或混合式 MCDM-ML 方法學研究，並希望在投稿期刊前強化方法學嚴謹性的研究者。
研究AHP 準則權重撰寫器
將使用者的 AHP（分析階層程序）成對比較矩陣結果（準則權重、一致性比率）轉換為可直接納入論文的學術「準則權重」段落。若一致性比率（CR）超過 0.10，會如實說明，不加以隱藏。適用於：使用 TOPSIS/VIKOR 等多準則決策（MCDM）方法，並以 AHP 決定準則權重的研究者，以及研究生。
研究Kaplan-Meier 生存分析撰稿
根據 Kaplan-Meier 生存曲線、log-rank 檢定與 Cox 迴歸輸出，產生完整的「方法」與「結果」文字。能正確解讀風險比，明確標示高刪失率，並提醒你檢查 Cox 模型的比例風險假設。適用對象：處理臨床或流行病學生存資料的研究人員。
資訊
- 版本
- v2
- 更新時間
- 執行點數
- 依實際用量
- 模型
- 自動選擇
- 使用情境
- 寫作與內容研究與分析
- 你將獲得
- 報告文件
