ThesisAHP 层次分析法计算器（权重与一致性检验）
粘贴 1-9 标度的判断矩阵，几秒钟算出各指标权重、λmax、CI 与 CR——AHP 论文「只给权重不做一致性检验」或「CR 超标硬用」是评阅人最常抓的硬伤。纯浏览器本地计算、数据不上传，免注册、完全免费。
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为什么 AHP 权重值得自己先算一遍
AHP 论文最常见的硬伤是只报权重不报一致性检验，或 CR ≥ 0.1 仍然照用。本工具同时给出 λmax、CI 与 CR，并在 CR 超标时明确提示回去调整判断矩阵——这是评阅人核对 AHP 的第一件事。
用特征根法（幂法迭代收敛到最大特征向量）计算权重，λmax 取 (Aw/w) 的平均，CI=(λmax−n)/(n−1)，CR=CI/RI（Saaty 随机一致性指标 RI 表）——与 yaahp、SPSSAU 及运筹学教材口径一致，不是和积法近似。
判断矩阵里的 1/3、1/5、1/7 可以直接按分数写法粘贴，无需换算小数；行首可带指标名称，结果按名称输出权重，方便直接写进论文。
计算在你的浏览器里完成，数据不发送到服务器，不调用 AI，随时可以换一个矩阵重算。
怎么用（3 步）
- 把 n×n 判断矩阵粘贴进输入框（一行一个指标，Tab/逗号/空格分隔；对角线为 1，aⱼᵢ=1/aᵢⱼ；支持 1/3 这类分数写法；行首可带指标名称）；
- 点「计算权重与一致性检验」查看各指标权重、λmax、CI 与 CR；CR < 0.1 通过，否则回去调整两两比较；
- 把结果句式一键复制进论文指标体系章，正式结论建议再用 yaahp/SPSSAU 复核一遍。
常见问题
计算用的是什么方法？
特征根法：对判断矩阵 A 用幂法迭代 w←Aw/∥Aw∥ 收敛到最大特征向量并归一化为权重；λmax 取 (Aw)ᵢ/wᵢ 的平均值；CI=(λmax−n)/(n−1)；CR=CI/RI，RI 采用 Saaty 随机一致性指标（n=3 取 0.58、n=4 取 0.90、n=5 取 1.12……）。CR<0.1 认为判断矩阵一致性可接受。
判断矩阵怎么填？
按 Saaty 1-9 标度两两比较：1 同等重要、3 稍微重要、5 明显重要、7 强烈重要、9 极端重要（2/4/6/8 为折中）；反过来用倒数（B 比 A 稍不重要填 1/3）。对角线必须为 1，且 aⱼᵢ = 1/aᵢⱼ——工具会校验倒数关系，偏差大会提示。
CR ≥ 0.1 怎么办？
说明两两比较存在逻辑矛盾（如 A>B、B>C 却 C>A），不能直接使用权重。回去检查矛盾最突出的几组比较并调整标度重算，直到 CR<0.1；不要为了凑结果硬改单元格而破坏倒数关系。n=2 时不存在不一致（CR 恒为 0），无需检验。
和熵权法有什么区别？
AHP 是主观赋权：权重来自专家两两比较，能体现业务重要性但受主观判断影响，必须报一致性检验；熵权法是客观赋权：权重只由数据离散程度决定（本站有熵权法 TOPSIS 计算器）。论文常见稳健做法是主客观组合权重，或一种为主、另一种做稳健性检验。
我的数据会被上传吗？
不会。计算完全在你的浏览器本地完成，任何数据都不发送到服务器，也不调用 AI 服务。
权重定好了，指标体系章一站写完
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