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数据包络分析(DEA)工具箱 for MATLAB

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简介：
数据包络分析(DEA)工具箱 for MATLAB是一款专为MATLAB设计的应用程序，用于执行效率和生产率分析。此工具箱提供了多种DEA模型来评估决策单元（如组织或部门）的相对有效性，并支持灵活性的数据输入与直观的结果展示。它是进行运营管理、绩效评价及资源分配的理想选择。 DEA 数据包络分析工具箱 是一个用于MATLAB的数据包络分析工具箱。

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  • 数据包络分析(DEA)工具箱 for MATLAB
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    数据包络分析(DEA)工具箱 for MATLAB是一款专为MATLAB设计的应用程序，用于执行效率和生产率分析。此工具箱提供了多种DEA模型来评估决策单元（如组织或部门）的相对有效性，并支持灵活性的数据输入与直观的结果展示。它是进行运营管理、绩效评价及资源分配的理想选择。 DEA 数据包络分析工具箱 是一个用于MATLAB的数据包络分析工具箱。
     
  • MATLAB源码精选-数据包络分析(DEA)工具箱deatoolbox
    优质
    DEAToolbox是一款针对MATLAB用户的数据包络分析（Data Envelopment Analysis, DEA）工具箱。它提供了多种方法来评估决策单元的相对效率，广泛应用于管理科学和运筹学领域。 MATLAB源码集锦包括数据包络分析法(DEA)工具箱deatoolbox。
     
  • 数据包络分析(DEA)工具软件资源(DEA Solver Pro 5.zip)
    优质
    DEA Solver Pro 5是一款用于执行数据包络分析的专业软件工具。它帮助用户评估决策单元（如组织或项目）的相对效率，通过线性编程模型比较输入和输出的数据集，是进行生产率研究与资源分配优化的理想选择。 DEA分析工具包含多种模型，如Malmquist模型，能够满足所有DEA分析的需求。使用该工具非常简便，只需输入源数据并选择所需模型，点击按钮后即可自动计算，并在15秒内生成所有结果及中间结果。
     
  • MATLAB中的数据包络分析(DEA)代码
    优质
    本代码为在MATLAB环境下实现数据包络分析（DEA）的工具包。适用于评价决策单元的相对效率，包含多种DEA模型及其变体的计算方法。 数据包络法（DEA）在Matlab中的代码用于计算方案的相对有效率以及各项指标的权重。
     
  • DEA分析工具包
    优质
    DEA分析工具包是一款专为效率评估设计的专业软件，通过数据 envelopment analysis (DEA) 方法帮助企业或研究者评价和优化资源分配与运营绩效。 DEA软件包包含多种工具，如DEA Excel Solver、DEAP 2.1以及mydea的不同版本及其使用说明。
     
  • 基于DEA的数据包络分析MATLAB代码
    优质
    本代码集提供了一套基于数据包络分析(DEA)的方法实现工具，利用MATLAB语言编写，适用于效率评估与决策支持系统中多输入输出决策单元的相对有效性评价。 DEA数据包络分析法的MATLAB代码可以详细地编写以适应各种效率评估需求。这种分析方法主要用于评价决策单元（如部门、项目或个人）在多输入多输出情况下的相对有效性，而MATLAB提供了一套强大的工具来实现这一目的。通过使用特定的数据和参数，用户能够构建模型并运行计算，从而获取关于各个单位性能的深入见解。 DEA数据包络分析法的应用领域广泛，包括但不限于制造业、服务业以及公共部门管理等。编写有效的MATLAB代码可以帮助研究者与实践工作者更便捷地应用这一方法进行数据分析，并得出有价值的结论和建议。
     
  • 数据包络分析法(DEA)讲义.ppt
    优质
    本讲义详细介绍了数据包络分析（DEA）方法，涵盖其基本原理、模型构建及应用案例，适合运筹学和管理科学领域的学习者与研究者。 数据包络分析法（DEA）是一种评价经济体效率的方法，由Charnes、Cooper 和 Rhodes 在1978年提出。该方法通过保持决策单元（DMU）的输入或输出不变，并借助数学规划和统计数据确定相对有效的生产前沿面来评估各个决策单元之间的相对有效性。 DEA 方法基于相对效率的概念，利用凸分析和线性规划工具进行评价。这种方法应用数学模型计算比较不同决策单位间的相对效率，能够充分考虑对于每个决策单元自身最优的投入产出方案，并且能更准确地反映被评估对象的特点；同时在处理多输入、多输出的问题上具有独特的优势。 DEA 方法的主要特点如下： 1. 它适用于多种复杂环境下的有效性综合评价。 2. 决策单位的最佳效率指标不受其具体数值量纲的影响，因此使用 DEA 时不需要对原始数据进行无量纲化处理（当然也可以选择这样做）。 3. 不需要设定权重假设，而是直接根据实际的输入输出数据求得最优权重，排除了许多主观因素影响，具有较强的客观性。 4. 假定每个投入与一个或多个产出相关联，并且这些关联存在某种联系。 DEA 方法的应用领域广泛： 1. 可用于评价银行、保险、电力和交通等行业效率； 2. 也可应用于制造业和服务行业的生产效率评估； 3. 对政府机构的管理效能进行评估也十分有效。 此外，DEA方法的优点包括能够同时考虑多个输入与输出的影响以更全面地反映决策单元的效率；排除主观因素影响从而提高客观性以及适用于复杂系统的多投入、多产出分析。不过需要注意的是，在使用 DEA 方法时需要有足够的数据支持，并且要合理处理不确定性问题，才能获得有意义的结果。 总的来说，DEA 是一种非常有价值的评估工具，能够对经济体进行科学合理的评价。然而在实际应用中也存在一些局限性，因此需谨慎选择和处理相关数据以避免潜在的错误发生。
     
  • MATLAB实现数据包络分析(DEA)并附例题解析
    优质
    本教程详细介绍了如何使用MATLAB进行数据包络分析（DEA），并通过具体实例讲解了相关算法的应用与实现过程。适合初学者快速掌握DEA在MATLAB中的操作方法。 使用MATLAB实现数据包络分析法（DEA），可以参考《数学建模算法与程序》一书中的相关例题进行学习和实践。这本书提供了详细的理论解释以及具体的代码示例，能够帮助读者更好地理解和应用DEA方法。在具体操作时，可以根据书中提供的步骤，在MATLAB环境中编写相应的代码来实现数据包络分析的计算过程。
     
  • DEA数据包络分析详解PPT课件.ppt
    优质
    本PPT详细介绍了DEA（数据包络分析）的概念、原理及应用方法，涵盖其在效率评估和决策支持中的作用，并提供具体案例解析。 数据包络分析(DEA)详细教程PPT课件提供全面的指导与讲解，帮助学习者深入了解这一评估方法，并通过实例演示其应用过程。该资料适合初学者及有一定基础的研究人员使用，旨在提升数据分析能力并促进研究创新。
     
  • MATLAB中的DEA代码与DEACrossEfficiency工具箱
    优质
    简介：本文介绍了一套用于MATLAB环境下的数据包络分析(DEA)的代码及专门提升DEA应用效率的DEACrossEfficiency工具箱，为研究人员和工程师提供了强大的数据分析工具。 在MATLAB中使用DEA交叉效率工具箱版本1.0.0。该工具箱由克里斯汀·卡普斯（Christian Kaps）和乔斯·佐菲奥（José L. Zofío）开发。 要使用此工具箱，请将名为“crossefftoolbox”的文件夹添加到MATLAB路径中。这个工具箱能够计算多种交叉效率模型，包括： - 原始经典模型 (Sexton等, 1986) 及其改进版本（Doyle和Green, 1994）。 - Charnes等人提出的乘法模型(Charnes et al., 1982; 1983)。 - Cook和Zhu的最大对数交叉效率模型(Cook and Zhu, 2014)。 - 梁等人的博弈交叉效率(Liang 等人，2008)。 所有这些模型的详细信息可以在以下出版物中找到：Balk、de Koster 和Kaps等人于2017年发布的“对交叉效率方法的评估，用于衡量仓库绩效”。 该工具箱包含以下几个文件夹： - crossefftoolbox: 包含计算交叉效率所需的所有功能。您需要将此文件夹添加到MATLAB路径中。 - examp：示例用法和数据集。