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用DEA软件分析数据,返回的各个DMU的效率指标为什...

DMU的数量相对于标准的数量很小的话结果有很多"1"属于正常 DEA的分辨能力比较差.跟本身算法的假定条件有关 MACD称为指数平滑异同平均线,是从双指数移动平均线发展而来的,由快的指数移动平均线(EMA)减去慢的指数移动平均线,MACD的意义和双移...

如果 运营部门 自身要考核,应该有哪些维度,如何量化 1、维度 根据项目中心(或者说项目公司、地方公司,即一个组织管理多个项目)的进度完成情况挂钩; 以公司所有项目的进度完成情况的总值或者平均值来考核。 业务类部门:计划完成情况,考核...

理论上没有限制. DEA的区分能力比较差, 有效数量多并不能说明这些DMU的效率就好比你去参加射击比赛, 如果参赛的只有你一个人,你总是会拿冠军一样。

DEA方法是对具有相同投入要素、相同产出的具有相同功能的实体的相对效率进行评价的一种方法,被评价的实体成为决策单元DMU(Decision Making Unit)。DEA方法通过对DMU的输入输出数据进行综合分析,可以得出每个 DMU综合效率的数量指标,并据此...

超效率模型确实是dea模型的一种,是为解决多个效率值为1的dmu单元之间的比较,而提出的方法。通过将有效单元的效率值大于1,而实现前沿DMU单元之间的比较。

做DEA分析时,DMU的数量应该要在投入指标和产出指标的数量之和的三倍以上。如果无法增加DMU数量,那就只能减少投入与产出指标。看看投入与产出指标里面有些是不是很相似,接近的就可以去掉一些。另外一个方法就是分别对投入和产出指标做因子分析...

理论上没有限制. DEA的区分能力比较差, 有效数量多并不能说明这些DMU的效率确实一样高. DEA 是通过算每一个DMU与其它DMU对比的结果, 如果DMU数量较少,可参照的也会少,所以会区分不出来. 就好比你去参加射击比赛, 如果参赛的只有你一个人,你...

般来经验法则是 DMU个数不少于变量个数的3倍 国外也有很多其他的比如变量平方数目的说法 这个没有统一标准 但是太少肯定会使模型时失去意义

DEA分析步骤及结果解释 deap 2.1软件分析过程及结果解释: 第一步,设置参数,变量及选定所用模型,下述:16为DMU个数,即总体样本个数;1为面板数据中的...

不能用panel data的 我经常帮别人做这类的数据统计分析的

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