R Markdown

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When you click the Knit button a document will be generated that includes both content as well as the output of any embedded R code chunks within the document. You can embed an R code chunk like this:

summary(cars)
##      speed           dist       
##  Min.   : 4.0   Min.   :  2.00  
##  1st Qu.:12.0   1st Qu.: 26.00  
##  Median :15.0   Median : 36.00  
##  Mean   :15.4   Mean   : 42.98  
##  3rd Qu.:19.0   3rd Qu.: 56.00  
##  Max.   :25.0   Max.   :120.00

Including Plots

You can also embed plots, for example:

Note that the echo = FALSE parameter was added to the code chunk to prevent printing of the R code that generated the plot.

JERARQUIA DE SUMA

library(magrittr)
#Vector de Jerarquías
rj<-c(4,2,5,1,3)
names(rj)<-c("X1","X2","X3","X4","X5")

#Función para generar los pesos
ponderadores_subjetivos_rank_suma<-function(vector_jerarquias){
  n<-length(vector_jerarquias)
  vector_pesos<-n-vector_jerarquias+1
  list(w_brutos=vector_pesos,w_normalizados=vector_pesos/sum(vector_pesos))
}
#Aplicando la función:
pesos_ranking_suma<-ponderadores_subjetivos_rank_suma(rj)

#Pesos brutos
pesos_ranking_suma$w_brutos
## X1 X2 X3 X4 X5 
##  2  4  1  5  3
#Pesos normalizados
pesos_ranking_suma$w_normalizados %>% round(digits = 3)
##    X1    X2    X3    X4    X5 
## 0.133 0.267 0.067 0.333 0.200
#Gráfico de los pesos normalizados
barplot(pesos_ranking_suma$w_normalizados,
        main = "Ponderadores Ranking de Suma",
        ylim = c(0,0.5),col = "red")

JERARQUIA RECIPROCA

library(magrittr)
#Vector de Jerarquías
rj<-c(4,2,5,1,3)
names(rj)<-c("X1","X2","X3","X4","X5")

#Función para generar los pesos
ponderadores_subjetivos_rank_reciproco<-function(vector_jerarquias){
  vector_pesos<-1/vector_jerarquias
  list(w_brutos=vector_pesos,w_normalizados=vector_pesos/sum(vector_pesos))
}
#Aplicando la función:
pesos_ranking_reciproco<-ponderadores_subjetivos_rank_reciproco(rj)

#Pesos brutos
pesos_ranking_reciproco$w_brutos
##        X1        X2        X3        X4        X5 
## 0.2500000 0.5000000 0.2000000 1.0000000 0.3333333
#Pesos normalizados
pesos_ranking_reciproco$w_normalizados %>% round(digits = 3)
##    X1    X2    X3    X4    X5 
## 0.109 0.219 0.088 0.438 0.146
#Gráfico de los pesos normalizados
barplot(pesos_ranking_reciproco$w_normalizados,
        main = "Ponderadores Ranking Recíproco",
        ylim = c(0,0.5),col = "green")

JERARQUIA EXPONENCIAL

library(magrittr)
#Vector de Jerarquías
rj<-c(4,2,5,1,3)
names(rj)<-c("X1","X2","X3","X4","X5")

#Función para generar los pesos
ponderadores_subjetivos_rank_exponencial<-function(vector_jerarquias,p=2){
  n<-length(vector_jerarquias)
  vector_pesos<-(n-vector_jerarquias+1)^p
  list(w_brutos=vector_pesos,w_normalizados=vector_pesos/sum(vector_pesos))
}
#Aplicando la función:
pesos_ranking_exponencial<-ponderadores_subjetivos_rank_exponencial(rj)

#Pesos brutos
pesos_ranking_exponencial$w_brutos
## X1 X2 X3 X4 X5 
##  4 16  1 25  9
#Pesos normalizados
pesos_ranking_exponencial$w_normalizados %>% round(digits = 3)
##    X1    X2    X3    X4    X5 
## 0.073 0.291 0.018 0.455 0.164
#Gráfico de los pesos normalizados (por default p=2)
barplot(pesos_ranking_suma$w_normalizados,
        main = "Ponderadores Ranking Exponencial",
        ylim = c(0,0.5),col = "coral")

#Comparación de valores de "p"

par(mfrow=c(1,3))
for(p in 2:4){
  
  pesos<-ponderadores_subjetivos_rank_exponencial(vector_jerarquias = rj,p = p)
  barplot(pesos$w_normalizados,main = paste0("p=",p),ylim = c(0,0.7),col = "coral",cex.main=3,cex.axis = 3)
}

PONDERACION POR COMPARACIONES DE PARES

library(FuzzyAHP)
## Loading required package: MASS
#####################
valores_matriz_comparacion = c(1,4,7,
                               NA,1,5,
                               NA,NA,1)
matriz_comparacion<-matrix(valores_matriz_comparacion,
                           nrow = 3, ncol = 3, byrow = TRUE)
matriz_comparacion<-pairwiseComparisonMatrix(matriz_comparacion)
matriz_comparacion@variableNames<-c("price","slope","view")
show(matriz_comparacion)
## An object of class "PairwiseComparisonMatrix"
## Slot "valuesChar":
##      [,1]  [,2]  [,3]
## [1,] "1"   "4"   "7" 
## [2,] "1/4" "1"   "5" 
## [3,] "1/7" "1/5" "1" 
## 
## Slot "values":
##           [,1] [,2] [,3]
## [1,] 1.0000000  4.0    7
## [2,] 0.2500000  1.0    5
## [3,] 0.1428571  0.2    1
## 
## Slot "variableNames":
## [1] "price" "slope" "view"
# Cálculo de los pesos:
pesos_normalizados = calculateWeights(matriz_comparacion)
show(pesos_normalizados)
## An object of class "Weights"
## Slot "weights":
##    w_price    w_slope     w_view 
## 0.68708616 0.24374097 0.06917288
barplot(pesos_normalizados@weights,
        main = "Ponderadores por comparación de pares",
        ylim = c(0,0.7),col = "blue")