DEA באמצעות Bootstrap: תיקון הטיה ורווחי סמך לציוני יעילות
ניתוח כיסוי נתונים (Data Envelopment Analysis - DEA) באמצעות Bootstrap (Bootstrap DEA) הוא הרחבה מבוססת דגימה חוזרת (resampling) של DEA סטנדרטי, המספקת היסק סטטיסטי תקף לציוני יעילות. שיטה זו, שהוצגה על ידי Simar ו-Wilson בשנת 1998, מתמודדת עם החולשה המרכזית של DEA קלאסי – חוסר היכולת לכמת אי-ודאות בציונים המוערכים – על ידי בניית רווחי סמך באמצעות Bootstrap ותיקוני הטיה לציוני יעילות, המתקבלים מדגימות חוזרות של גבולות-יעילות מדומה (pseudo-frontiers).
קראו את השיטה במלואה
התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
מקורות
- 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 ↗
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 2). Bootstrap Data Envelopment Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/he/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.
- היסק בוטסטרפסטטיסטיקה↔ compare
- ניתוח מעטפת נתונים רשתי (Network DEA)ניתוח יעילות↔ compare