Bootstrap DEA: Коррекция смещения и доверительные интервалы для оценок эффективности
Bootstrap Data Envelopment Analysis (Bootstrap DEA) — это расширение стандартного DEA на основе ресэмплинга, которое обеспечивает статистически обоснованные выводы для оценок эффективности. Предложенный Simar и Wilson в 1998 году, этот метод устраняет основной недостаток классического DEA — его неспособность количественно оценить неопределенность в оцененных показателях — путем построения доверительных интервалов на основе бутстрэпа и оценок эффективности с коррекцией смещения из многократно ресэмплированных псевдо-границ.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- 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 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 2). Bootstrap Data Envelopment Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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.
- Бутстреп-выводСтатистика↔ compare
- Сетевой анализ оболочки данных (Network DEA)Анализ эффективности↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →