İçeriğe geçScholarGate
KütüphaneKitaplığımMasaReview StudioAsistan
Giriş
Bu sayfada
SezgiNasıl çalışırNe zaman kullanılırGüçlü yönler & sınırlılıklarYaygın tuzaklar🔒 Tam yöntemi okuKaynaklarİlişkili yöntemler
Bu sayfaya atıf yapBu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →
Ana sayfa›Karar verme›Süper-Etkinlik Veri Zarflama Analizi
MCDMRankingcrisp

Süper-Etkinlik Veri Zarflama Analizi

Super-Efficiency Data Envelopment Analysis

DEA-SUPEREFF (Süper-Etkinlik Veri Zarflama Analizi), Andersen, P. Petersen, N. C. tarafından 1993 yılında tanıtılan sıralayıcı çok kriterli karar verme (ÇKKV) yöntemidir. Alternatiflerin birden çok kritere göre puanlandığı bir karar matrisini yapılandırılmış, tekrarlanabilir bir sonuca dönüştürür.

ScholarGate
  1. MCDM
  2. v1
  3. 1 Kaynaklar
  4. PUBLISHED
Bu sayfaya atıf yap →
Araçlar & kaynaklar
Slaytları indir
Öğren & keşfet

Tam yöntemi oku

Yalnızca üyeler

Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.

Giriş yap

Yöntem haritası

İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.

Süper-Etkinlik Veri Zarflama Analizi
Etkinlik Temelli Sıralam…

Ne zaman kullanılır

CCR-etkin karar verme birimlerini (KVB) ayırt etmek için kullanılır. Bazı girdi yönelimli modeller için fizibilite imkansız olabilir.

Güçlü yönler & sınırlılıklar

Güçlü yönler
  • Adım adım denetlenebilen şeffaf, tekrarlanabilir bir hesaplama prosedürünü izler.
  • Tek bir karar matrisi içinde farklı ölçek ve birimlerdeki birden çok kriteri ele alır.
Sınırlılıklar
  • Sonuçlar, seçilen normalleştirme, ağırlıklar ve parametre ayarlarına bağlıdır.

Kaynaklar

  1. Andersen, P., Petersen, N. C. (1993). A procedure for ranking efficient units in data envelopment analysis. Management Science DOI: 10.1287/mnsc.39.10.1261 ↗

Bu sayfayı kaynak gösterin

ScholarGate. (2026, June 2). Super-Efficiency Data Envelopment Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/decision-making/dea-supereff

İlişkili yöntemler

Etkinlik Temelli Sıralama İçin Veri Zarflama Analizi (CCR Modeli)

Hangi yöntem?

Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.

  • Etkinlik Temelli Sıralama İçin Veri Zarflama Analizi (CCR Modeli)Karar verme↔ karşılaştır
Yan yana karşılaştır →

Benzer yöntemler

Etkinlik Temelli Sıralama İçin Veri Zarflama Analizi (CCR Modeli)Süper-Etkinlik Veri Zarflama AnaliziSlack Tabanlı Ölçüm Veri Zarflama AnaliziDEA Çapraz VerimlilikVeri Zarflama Analizi (BCC / VRS modeli)İstenmeyen Çıktılara Sahip Çevresel Veri Zarflama Analizi (ÇÇM modeli)İstenmeyen Çıktılara Sahip İki Aşamalı Ağ Veri Zarflama AnaliziAralık Ayarlı Verimsizlik Ölçütü

İlgili referans kavramlar

Decision Support SystemsDecision MakingDağılımsal Etkinlik • Maliyet-Fayda AnaliziGirdi-Çıktı Tabloları ve AnaliziMaliyet-Etkililik AnaliziWeighted Scores

Bu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →

ScholarGate — DEA-SUPEREFF (Super-Efficiency Data Envelopment Analysis). 2026-07-20 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/decision-making/dea-supereff · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
Andersen, P. Petersen, N. C.
Subfamily
Ranking
Year
1993
Type
DEA with efficiency scores >1 for frontier units by excluding target DMU
Value Space
crisp
Uncertainty
Hiçbiri
Compensation
partial
Rank Reversal
Hayır
İlişkili yöntemler
Etkinlik Temelli Sıralama İçin Veri Zarflama Analizi (CCR Modeli)
ScholarGate

Araştırma yöntemleri için içerik öncelikli bir referans kütüphanesi — her yöntemin ne olduğu, nasıl çalıştığı ve nereden geldiği.

Açık veri (CC-BY)

Keşfet

  • Kütüphane
  • Yöntemlerde ara…
  • Alanlara göre gez
  • Alanlar
  • Yolculuk
  • Karşılaştır
  • Hangi yöntem?

Başvuru

  • Konular
  • Atlas
  • Sözlük
  • Metodoloji
  • Felsefe

Çalışma alanı

  • Kitaplığım
  • Masa
  • Sohbet

Şirket

  • Hakkımızda
  • Fiyatlandırma
  • İletişim
  • Yöntem öner

Kayıtlar, başvuru amacıyla yayımlanmış kaynaklardan derlenmiştir. Herhangi bir bilginin doğruluğunu ve kendi kullanımınıza uygunluğunu denetlemek sizin sorumluluğunuzdadır.

© 2026 ScholarGate · Araştırma yöntemleri referans kütüphanesi
  • Gizlilik
  • Çerezler
  • Koşullar
  • Hesabı sil