Bootstrap DEA: Hiệu chỉnh độ chệch và khoảng tin cậy cho điểm hiệu quả

Phân tích bao dữ liệu Bootstrap (Bootstrap DEA) là một phần mở rộng dựa trên phương pháp lấy mẫu lại của DEA tiêu chuẩn, cung cấp suy luận thống kê hợp lệ cho các điểm hiệu quả. Được Simar và Wilson giới thiệu vào năm 1998, phương pháp này giải quyết điểm yếu cốt lõi của DEA cổ điển — khả năng định lượng sự không chắc chắn trong các điểm ước tính — bằng cách xây dựng các khoảng tin cậy bootstrap và các ước tính hiệu quả đã được hiệu chỉnh độ chệch từ các biên giả được lấy mẫu lại nhiều lần.