Bootstrap DEA: Harhan korjaus ja luottamusvälit tehokkuuspisteille
Bootstrap-Data Envelopment Analysis (Bootstrap DEA) on uudelleenotantaan perustuva laajennus standardille DEA:lle, joka tarjoaa tilastollisesti pätevän päättelyn tehokkuuspisteille. Simarin ja Wilsonin vuonna 1998 esittelemä menetelmä korjaa klassisen DEA:n keskeisen heikkouden – kyvyttömyyden kvantifioida estimoitujen pisteiden epävarmuutta – rakentamalla bootstrap-luottamusvälit ja harhan korjatut tehokkuusestimaatit toistuvasti uudelleenotannasta saaduista pseudo-rintamista.
Lue koko menetelmä
Kirjaudu sisään maksuttomalla tilillä lukeaksesi tämän osion.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Lähteet
- 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 ↗
Näin viittaat tähän sivuun
ScholarGate. (2026, June 2). Bootstrap Data Envelopment Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/fi/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-estimaattiTilastotiede↔ compare
- Verkosto-Data Envelopment Analysis (Verkosto-DEA)Tehokkuusanalyysi↔ compare
Tähän viittaavat
Huomasitko virheen tällä sivulla? Ilmoita siitä tai ehdota korjausta →