数据包络分析(Data envelopment analysis,DEA)是运筹学和研究经济生产边界的一种方法。该方法一般被用来测量一些决策部门的生产效率。 DEA是一个线性规划模型,表示为产出对投入的比率。通过对一个特定单位的效率和一组提供相同服务的类似单位的绩效的比较,它试图使服务单位的效率最大化。在这个过程中,获得100%效率的一...
数据包络分析方法(Data Envelopment Analysis,DEA)是运筹学、管理科学与数理经济学交叉研究的一个新领域。它是根据多项投入指标和多项产出指标,利用线性规划的方法,对具有可比性的同类型单位进行相对有效性评价的一种数量分析方法。DEA 方法及其模型已广泛应用于不同行业及部门,并且在处理多指标投入和多指标产...
数据包络分析(Data envelopment analysis,DEA)是运筹学中用于测量决策部门生产效率的一种方法,它是基于相对效率发展的崭新的效率评估方法。 详细来说,通过使用数学规划模型,计算决策单元相对效率,从而评价各个决策单元。每个决策单元(Decision Making Units,DMU)都可以看作为相同的实体,各 DMU 有相同的输入、输出。综合分...
DEA数据包络分析法(Data Envelopment Analysis,DEA)是一种用于评估组织或单位绩效的方法。它是一种非参数的效率评价方法,不需要任何先验假设或函数形式的假设。DEA通过比较多个输入和输出变量来确定一个单位的相对效率,即单位在给定的资源限制下能够产生的最佳输出水平。DEA方法可以用来评估各种类型的单位,包括公司、医院、...
数据包络分析(Data Envelopment Analysis, DEA)是一种非参数的效率评价方法,用于评估一个单位(如公司、机构等)在多个输入和输出指标下的相对效率。它是由美国经济学家Sherman和Charnes在1978年提出的,并在过去几十年里得到了广泛应用和发展。 DEA方法的基本思想是将各个单位看作是一个生产或投入过程,将输入和输出分别...
数据包络分析(Data Envelopment Analysis, DEA)详解与Python代码示例 一、数据包络分析(DEA)详解 数据包络分析(DEA)是一种非参数的评价方法,主要用于评估具有多个投入和多个产出的决策单元(Decision Making Units, DMUs)的相对效率。DEA方法最初由A.Charnes和W.W.Cooper在1978年提出,现已广泛应用于生产管理、金融分析...
数据包络分析(Data envelopment analysis, DEA) 是一种评价具有多投入和多产出的决策单元(Decision-making unit, DMU)相对有效性的非参数方法,其无需预先给定权重和假设分布,可以直接通过投入与产出数据来确定生产前沿面的结构。 DEA方法的提出 最早于1978年由Charnes,Cooper & Rhodes三位学者提出,第一个模型被命名为...
如何进行数据包络分析(DEA)? 数据包络分析(Data Envelopment Analysis,简称 DEA)是一种评估多个决策单元(Decision Making Units,DMU)相对效率的方法。以下是关于 DEA 的一些主要特点和要点: 基本原理 📊 DEA 通过比较决策单元的输入和输出数据,来确定哪些单元在相对意义上是最有效的。它构建一个生产前沿面,处于前沿...
DEA数据包络分析法 数据包络分析法(Data Envelopment Analysis, DEA)是一种管理分析方法,用于评估相对效率和有效性,特别是在多个输入和输出变量之间存在复杂的相互依赖性的情况下。 DEA可以应用于各种不同类型的组织和行业,包括生产企业、公共部门机构和非盈利组织等。 数据包络分析法最早由Charnes、Cooper和Rhodes等人于...