تصحيح الانحياز وفترات الثقة لدرجات الكفاءة باستخدام Bootstrap DEA
يعد تحليل البيانات الاستدلالي المعزز (Bootstrap DEA) امتدادًا قائمًا على إعادة العينات للتحليل القياسي للبيانات الاستدلالية، والذي يوفر استدلالًا صالحًا إحصائيًا لدرجات الكفاءة. تم تقديمه بواسطة سيمار وويلسون في عام 1998، ويعالج الضعف الأساسي للتحليل القياسي للبيانات الاستدلالية - عدم قدرته على قياس عدم اليقين في الدرجات المقدرة - من خلال بناء فترات ثقة معززة وتقديرات كفاءة مصححة الانحياز من واجهات أمامية زائفة معاد أخذ عينات منها بشكل متكرر.
اقرأ الطريقة كاملة
سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
المصادر
- Simar, L., & Wilson, P. W. (1998). Sensitivity analysis of efficiency scores: How to bootstrap in nonparametric frontier models. Management Science, 44(1), 49–61. DOI: 10.1287/mnsc.44.1.49 ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 2). Bootstrap Data Envelopment Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/efficiency-analysis/bootstrap-dea
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- الاستدلال بالتمهيدالإحصاء↔ compare
- تحليل غلاف البيانات الشبكي (Network DEA)تحليل الكفاءة↔ compare