দক্ষতা স্কোরের জন্য বুটস্ট্র্যাপ ডিইএ: পক্ষপাত সংশোধন এবং আত্মবিশ্বাস ব্যবধান
বুটস্ট্র্যাপ ডেটা এনভেলপমেন্ট অ্যানালাইসিস (বুটস্ট্র্যাপ ডিইএ) হলো স্ট্যান্ডার্ড ডিইএ-এর একটি পুনঃনমুনা-ভিত্তিক সম্প্রসারণ যা দক্ষতা স্কোরের জন্য পরিসংখ্যানগতভাবে বৈধ অনুমান প্রদান করে। ১৯৯৮ সালে সিমার এবং উইলসন কর্তৃক প্রবর্তিত, এটি ক্লাসিক্যাল ডিইএ-এর মূল দুর্বলতা — আনুমানিক স্কোরের অনিশ্চয়তা পরিমাপ করার অক্ষমতা — সমাধান করে, বারবার পুনঃনমুনা করা ছদ্ম-সীমান্ত থেকে বুটস্ট্রপ আত্মবিশ্বাস ব্যবধান এবং পক্ষপাত-সংশোধিত দক্ষতা অনুমান তৈরি করার মাধ্যমে।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
উৎস
- 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 ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 2). Bootstrap Data Envelopment Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/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.
- বুুটস্ট্র্যাপ অনুমানপরিসংখ্যান↔ compare
- নেটওয়ার্ক ডেটা এনভেলপমেন্ট অ্যানালাইসিস (নেটওয়ার্ক ডিইএ)দক্ষতা বিশ্লেষণ↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →