「DEA乗法モデル」の版間の差分
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コブ・ダグラス (Cobb-Douglas) 型の生産関数 <math> y=\mbox{e}^{c_{0}}x_{1}^{c_{1}}\cdots x_{m}^{c_{m}} \,</math>または<math> \log y=c_{0}+ c_{1}\log x_{1}+\cdots + c_{m}\log x_{m} \,</math> に対応するDEAモデルとして, 原データの対数をとった <math> \hat{X}=(\log x_{ij} )\in \mathbf{R}^{m\times n} \,</math>,<math> \hat{Y}=(\log y_{ij} )\in \mathbf{R}^{s\times n} \,</math> を入出力データとした加法モデルは原データに戻したときに積で表現できることからDEA乗法モデルと呼ばれる. | コブ・ダグラス (Cobb-Douglas) 型の生産関数 <math> y=\mbox{e}^{c_{0}}x_{1}^{c_{1}}\cdots x_{m}^{c_{m}} \,</math>または<math> \log y=c_{0}+ c_{1}\log x_{1}+\cdots + c_{m}\log x_{m} \,</math> に対応するDEAモデルとして, 原データの対数をとった <math> \hat{X}=(\log x_{ij} )\in \mathbf{R}^{m\times n} \,</math>,<math> \hat{Y}=(\log y_{ij} )\in \mathbf{R}^{s\times n} \,</math> を入出力データとした加法モデルは原データに戻したときに積で表現できることからDEA乗法モデルと呼ばれる. | ||
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2008年11月5日 (水) 16:35時点における最新版
【でぃーいーえいじょうほうもでる (DEA multiplicative model)】
コブ・ダグラス (Cobb-Douglas) 型の生産関数 または に対応するDEAモデルとして, 原データの対数をとった , を入出力データとした加法モデルは原データに戻したときに積で表現できることからDEA乗法モデルと呼ばれる.
