MCDMDEAcrisp

Ανάλυση Δέσμευσης Δεδομένων (μοντέλο CCR) για κατάταξη βάσει αποδοτικότητας

Η DEA (Ανάλυση Δέσμευσης Δεδομένων (μοντέλο CCR) για κατάταξη βάσει αποδοτικότητας) είναι μια μέθοδος πολυκριτηριακής υποστήριξης αποφάσεων (MCDM) που εισήχθη από τους Charnes, A., Cooper, W. W., Rhodes, E. το 1978. Μετατρέπει έναν πίνακα αποφάσεων εναλλακτικών λύσεων βαθμολογημένων με πολλαπλά κριτήρια σε ένα δομημένο, αναπαραγώγιμο αποτέλεσμα.

Εφαρμογή με το DecisionMindΣύντομαΒίντεοΣύντομαDownload slides

Διαβάστε ολόκληρη τη μέθοδο

Μόνο για μέλη

Συνδεθείτε με δωρεάν λογαριασμό για να διαβάσετε αυτή την ενότητα.

Σύνδεση

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Ανάλυση Δέσμευσης Δεδομένων (μοντέλο CCR) για κατάταξη βάσει αποδοτικότητας
Τεχνολογία Συν-Παραγωγής…DEA-SUPEREFFDEA Βασισμένο στο Μέτρο…

Πηγές

  1. Charnes, A., Cooper, W. W., Rhodes, E. (1978). Measuring the efficiency of decision making units. European Journal of Operational Research DOI: 10.1016/0377-2217(78)90138-8

Πώς να παραπέμψετε σε αυτή τη σελίδα

ScholarGate. (2026, June 2). Data Envelopment Analysis (CCR model) for efficiency-based ranking. ScholarGate. https://scholargate.app/el/decision-making/dea

Αναφέρεται από

ScholarGateDEA (Data Envelopment Analysis (CCR model) for efficiency-based ranking). Ανακτήθηκε στις 2026-06-15 από https://scholargate.app/el/decision-making/dea · Σύνολο δεδομένων: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026