Bootstrap DEA: Torzításkorrekció és konfidencia-intervallumok hatékonysági pontszámokhoz
Az Adathatár Elemzés (DEA) bootstrap kiterjesztése (Bootstrap DEA) egy újra mintavételezésen alapuló, a standard DEA-t kiegészítő módszer, amely statisztikailag érvényes következtetéseket tesz lehetővé a hatékonysági pontszámokra. A Simar és Wilson által 1998-ban bevezetett módszer a klasszikus DEA alapvető gyengeségét – a becsült pontszámok bizonytalanságának számszerűsítésére való képtelenségét – orvosolja azáltal, hogy ismételten újra mintavételezett pszeudo-határokon alapuló bootstrap konfidencia-intervallumokat és torzításkorrigált hatékonysági becsléseket konstruál.
A teljes módszer elolvasása
Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Források
- 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 ↗
Hogyan hivatkozzon erre az oldalra
ScholarGate. (2026, June 2). Bootstrap Data Envelopment Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/hu/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-becslésStatisztika↔ compare
- Hálózat-adat-burkoló analízis (Network DEA)Hatékonyságelemzés↔ compare
Hivatkozik rá
Hibát talált ezen az oldalon? Jelentse, vagy javasoljon javítást →