Bootstrapi DEA: nihke korrigeerimine ja usaldusvahemikud efektiivsusskooridele
Bootstrapi andmete ümbrikmeetod (Bootstrap DEA) on standardse DEA valimipõhine laiendus, mis pakub statistiliselt kehtivat järelduste tegemist efektiivsusskooride kohta. Simari ja Wilsoni poolt 1998. aastal tutvustatud meetod käsitleb klassikalise DEA põhilist nõrkust – suutmatust kvantifitseerida ebakindlust hinnatud skoorides – konstrueerides korduvalt ümbervalimitud pseudopiiridest bootstrapi usaldusvahemikke ja nihkega korrigeeritud efektiivsushinnanguid.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Allikad
- 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 ↗
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 2). Bootstrap Data Envelopment Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/et/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.
- Bootstrap-meetodistStatistika↔ compare
- Võrgu andmete ümbrikmeetod (Network DEA)Efektiivsusanalüüs↔ compare
Sellele viitavad
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →