DEA Bootstrap : Correction de biais et intervalles de confiance pour les scores d'efficience
L'analyse enveloppante par les données (DEA) Bootstrap (DEA Bootstrap) est une extension de la DEA standard basée sur le rééchantillonnage qui fournit une inférence statistiquement valide pour les scores d'efficience. Introduite par Simar et Wilson en 1998, elle aborde la faiblesse fondamentale de la DEA classique — son incapacité à quantifier l'incertitude dans les scores estimés — en construisant des intervalles de confiance bootstrap et des estimations d'efficience corrigées du biais à partir de pseudo-frontières répétitivement rééchantillonnées.
Lire la méthode complète
Connectez-vous avec un compte gratuit pour lire cette section.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sources
- 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 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 2). Bootstrap Data Envelopment Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/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.
- Inférence par bootstrapStatistique↔ compare
- L'analyse enveloppante de données de réseau (Network DEA)Analyse d'efficience↔ compare
Référencée par
Une erreur sur cette page ? Signalez-la ou proposez une correction →