于是想起了Python,几经搜索,发现Latria提供了一个非常好的解决方案,不仅包含完整的实现代码,还有详细的处理方式和数学推导。美中不足的是,该代码没有处理无非期望产出的情况,且不能计算规模报酬可变假设下的结果。自己看了看他提供的数学推导,感觉自己可以搞定。于是就在他代码的基础上,增加了无非期望产出和规模报酬...
上次用phthon实现了SBM模型的效率计算。当时没有使用函数,是全部写在了一起,看起来代码有点长,有点乱。为了以后调整的方面,把是否包含非期望产出和是否是超效率,写成了函数。 1.不含非期望产出的SBM # x为投入,y_g为产出,cur为当前计算的dmu,rts=1为规模报酬可变,rts=0为规模报酬不变defsbmeff(x,y_g,cu...
我将在结束方程代码中看到，生成的系数矩阵以0开始，再接1。对于这一问题，期待高手中指点。感谢Latria提供的代码基础和杜老师、红兰数据提供的代码，为我调整Python代码提供了参考和对照。希望此代码能为Mac下使用SBM模型的用户提供帮助。
Python3:强大的编程语言及其广泛应用 2025-03-13 18:43:11 积分:1 Colossal.txt 2025-03-13 18:01:07 积分:1 HITJ0202MP-VB一款P-Channel沟道SOT23的MOSFET晶体管参数介绍与应用说明 2025-03-13 16:20:09 积分:1 C# winform 开发的License功能 2025-03-13 13:19:08 积分:1 ...
Tu**ue 上传1KB 文件格式 m 蓝桥杯 python 【利用SBM数据包络分析法处理全要素生产率DEA测度问题】 高效数据处理方法,无偿分享啦 代码内有详解注释,对代码或函数有什么疑惑,或者下载后使用中有不懂的欢迎评论留言私信我哦~ 关注我,本ENTJ会陆续无偿分享更多高质量资源!你的支持就是我更新的动力呀:) 一些碎碎念...
于是,本着有备无患的想法,把主要的Malmquist指数及其分解都在Python实现了。经比对,计算结果同红兰数据和MaxDEA的结果完全一致(相差不大于10的-9次方)。 现在把部分代码提供出来,以方便在Mac做基于SBM模型Malmquist指数及分解,又找不到趁手app的朋友(MaxDEA实在是太贵了)。 1. 非超效率部分 首先是非超效率部分的...