python包络线_如何简明易懂地说明数据包络线分析法
php 教程 gui（DEA）？
最好的python入门教材DEA是测算⽣产效率的⼀种⽅法，假设有n个⼚商，⽤m种投⼊⽣产出h种产出。x表⽰投⼊，q表产出。以技术效率为例：
全要素⽣产率tfp= 产出加权加总/投⼊加权加总 (w1*q1+w2*q2+……+wh*qh) / (v1*x1+v1*x2+……+vm*xm) w为产出权重，v为投⼊权重。
弹窗table react 翻页缓存然后该⼚商i 的技术效率为 TEi = TFPi⽣产率/TFP* TFP*代表TFP值最⼤的⼚商的全要素
access数据库数据模型但权重如何决定呢？DEA的思想⼤概是出对你的效率最有利的⼀组权重，然后再与最好的⼚商做⽐较。得出⼀个相对的技术效率值。这个各项投⼊与产出权重组合可以使你的效率值最⼤化。revoke语句
引⽤台灣清華⼤學簡禎富教授的DEA教學PPT：“資料包絡分析法 (Data Envelopment Analysis, DEA)以「效率」的概念作為加總模式，⽽效率則等於總產出除以總投⼊，並以效率最⼤化為⽬標 。DEA法另⼀個與其他多屬性決策分析模式不同之處，在於DEA不須預設屬性之相對權重，乃是由實證資料中推導產⽣，每個受評⽅案的效率衡量乃是分別採取對該受評⽅案最有利的權重組合。”
当然，在求解这个权重組合时，所⽤到的线性规划模型是要做⼀些变换的。
⼤概只能说这么多了，本⼈功⼒尚浅，⽽且感觉DEA不是⼀两句能说清楚。。
关于权重的问题和线性规划转换设计到⽐较深的数学规划知识，本⼈⽬前也还不懂，只是修过⼀门效率⽣产率分析的课程。要想相对理解透彻⼀点权重的含义，则需要⾃⼰动⼿⼀个案例计算⼀遍。这个计算如果⽤徒⼿算的话也是⽐较复杂的。不过在实际研究中不会⼿算的，会⽤软件求解就⾏了。另外，今天在百度⽂库中到了⼀些更好的资料。⾃⾏搜索“资料包络分析法”可得。
以下是⼀些相关链接，这个PPT⽐我之前看过的都要详尽，数学公式案例图表齐全，建议想深⼊理解DEA的朋友去研究⼀下这个。(我⾃⼰之前看的那份PPT对⽐这份感觉是没有必要了。)
资料包络分析法 PPT
公交卡用英语怎么说资料包络分析法 更多扩展⽅法介绍。
另外，从事效率⽣产率研究与学习的⼊门教材是Timothy J. Coelli.的 Introduction to Efficiency and Productivity Analysis (2nd edition) 也可以借鉴学习⼀下。(此书有中⽂版，但中⽂版错误较多)

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