Bootstrap DEA: Bias Correction and Confidence Intervals for Efficiency Scores
Bootstrap Data Envelopment Analysis (Bootstrap DEA) er en utvidelse av standard DEA basert på resampling som gir statistisk gyldig inferens for effektivitetsscore. Introdusert av Simar og Wilson i 1998, adresserer den den sentrale svakheten ved klassisk DEA – dens manglende evne til å kvantifisere usikkerhet i estimerte score – ved å konstruere bootstrap-konfidensintervaller og bias-korrigerte effektivitetestimater fra gjentatte ganger resamplede pseudo-frontlinjer.
Les hele metoden
Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- 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 ↗
Slik siterer du denne siden
ScholarGate. (2026, June 2). Bootstrap Data Envelopment Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/no/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-inferensStatistikk↔ compare
- Network Data Envelopment Analysis (Network DEA)Effektivitetsanalyse↔ compare
Referert av
Funnet en feil på denne siden? Rapporter eller foreslå en rettelse →