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文档简介

数据包络分析法(DataEnvelopmentAnalysis,DEA)是一种非参数(DecisionMakingUnits,DMUs)的相对效率。该方法由美国运筹学家A.Charnes和W.W.Cooper等人在1978年首次提出，并经过数别出那些在生产前沿面上的“最佳实践者”,即效率达到100%的单的输出，或在给定的输出下使用最少的输入。而效率低于100%的单数据包络分析法(DataEnvelopmentCooper等人在1978年提出，旨在评估决策单元(DecisionMakingUnits,简称DMU)之间的相对效率。DEA方法的核心思想是通过构建DEA则可以帮助政府部门识别效率短板，优化政策制定；在金融投资数据包络分析(DataEnvelopmentAnaly应用价值。该方法通过构建决策单元(DecisionMakingUnits,DMU)数据包络分析(DataEnvelopmentAnalysis,简称DEA)是一种非数据包络分析(DataEnvelopmentAnalysis,简称DEA)是一种非DMU都有m个输入和s个输出。对于每个DMU,其输入输出数据可以表示为向量形式，即输入向量和输出向量Y。DEA方法的目标是找到的效率值等于1。DEA模型中最常用的是CCR模型和BCC模型。CCR模型假设规模收益其中，θ为DMUO的效率值，λj为各DMU的权重，S-和S+分别为输数据包络分析(DataEnvelopmentAnalysis,简称DEA)是一种非参数的经济效率评价方法，通过比较决策单元(DecisionMakingUnits,简称DMU)之间的相对效率，识别出表现最佳的“前沿面”,过数学规划方法求解各DMU的效率值。效率值通常介于0和1之间，在数据包络分析(DataEnvelopmentAnalysis,DEA)的研究与应用数据包络分析法(DataEnvelopmentAnalysis,DEA)作为一种非参Matplotlib等可视化库，对算法的运行过程进行了可视化展示，以数据包络分析法(DataEnvelopmentAnalysis,DEA)作为一种非参例如，可以尝试采用更高效的算法，或者对DEA模型数据包络分析(DataEnvelopmentAnalysis,DEA)作为一种非参数数据包络分析法(DataEnvelopmentAnal数据包络分析法(DataEnvelopmentAnalysis,简称DEA)作为一数据包络分析法(DataEnvelopmentAnalysis,DEA)自其诞生以来，DEA不断发展和完善，为更多的领域提供更高效、更准确的数据分析随着科技的飞速发展和大数据时代的来临，EnvelopmentAnalysis,简称DEA)作为一种非参数效率评价方法，数据包络分析(DataEnvelopmentAnalysis,简称DEA还具有很强的灵活性和可扩展性。随着研究的深入和应用范围的尽管

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