Cálculo Automático
Algoritmos otimizados para calcular pesos e rankings instantaneamente.
Integração via API
Use em suas aplicações através de endpoints REST simples e documentados.
Relatórios Detalhados
Gere análises completas com rankings, pesos e insights para tomada de decisão.
O que é o AHP Gaussiano?
Imagine que você precisa escolher entre várias alternativas considerando múltiplos critérios: custo, desempenho, risco, prazo, qualidade... Como decidir de forma objetiva quando cada critério tem importância diferente?
O AHP Gaussiano é uma evolução do método AHP (Analytic Hierarchy Process) que usa seus próprios dados para calcular automaticamente a importância de cada critério, reduzindo a subjetividade e tornando a decisão mais orientada a evidências.
Visão Geral Rápida
📊AHP Clássico
- Você compara critérios aos pares manualmente
- Define pesos baseado em julgamento subjetivo
- Trabalhoso com muitos critérios (n² comparações)
🎯AHP Gaussiano
- Usa seus dados reais para calcular pesos
- Fator Gaussiano captura variabilidade dos dados
- Ideal para muitos critérios e alternativas
Conceitos Básicos
1Critérios
Os aspectos que você considera importantes na decisão (ex: custo, qualidade, prazo, risco).
2Alternativas
As opções entre as quais você precisa escolher (ex: Fornecedor A, B, C).
3Matriz de Decisão
Tabela onde cada linha é uma alternativa e cada coluna é um critério, com os valores reais.
Como Funciona na Prática
Definir
Objetivo, critérios e alternativas
Preencher
Matriz com valores reais
Indicar
Maior ou menor é melhor
Normalizar
Sistema ajusta os valores
Calcular
Fator Gaussiano automático
Gerar Pesos
Importância de cada critério
Score Final
Pontuação de alternativas
Ranking
Ordenação das melhores
Exemplo: Escolhendo um Smartphone
Cenário
Você precisa escolher entre 3 modelos considerando Custo, Câmera, Armazenamento e Bateria
📥 Dados de Entrada
| Modelo | Custo (R$) ↓ | Câmera (MP) ↑ | Armazenamento (GB) ↑ | Bateria (h) ↑ |
|---|---|---|---|---|
| Xiaomi | 1.200 | 12 | 64 | 24 |
| Samsung | 1.500 | 12 | 128 | 18 |
| iPhone | 3.000 | 20 | 128 | 10 |
↓ = menor é melhor | ↑ = maior é melhor
📊 Resultado do AHP Gaussiano
Desvio Padrão
Cálculo da média e desvio padrão populacional para cada critério
| Critério | Média (x̅) | Desvio Padrão (σ) |
|---|---|---|
| Custo | 0.333 | 0.139 |
| Câmera | 0.333 | 0.105 |
| Armazenamento | 0.333 | 0.115 |
| Bateria | 0.333 | 0.135 |
Ranking Final
- 🥇Xiaomi36%
- 🥈Samsung35%
- 🥉iPhone29%
💡 Insight: A Bateria recebeu um peso significativo devido à alta variabilidade (10h a 24h), influenciando fortemente a vitória do modelo Xiaomi que possui a melhor autonomia.
Boas Práticas e Limitações
Quando Usar
- ✅Você tem dados quantitativos reais
- ✅Múltiplos critérios (3 ou mais)
- ✅Múltiplas alternativas (3 ou mais)
- ✅Quer reduzir subjetividade
- ✅Precisa justificar decisões com dados
Cuidados
- ⚠️Dados precisam ser confiáveis
- ⚠️Critérios devem ser independentes
- ⚠️Resultado é apoio, não verdade absoluta
- ⚠️Considere contexto e fatores qualitativos
- ⚠️Revise a escolha de critérios