「DEA加法モデル」の版間の差分
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DEA (包絡分析法) において, 入力指向と出力指向を区別せずに, スラックに着目したモデルとしてDEA加法モデルがある. 評価対象DMU (decision making unit)を <math>J \,</math>とするとき, 基本的加法モデルは目的がスラック変数の和の最大化であることを除いてはBCCモデルと一致し, したがって効率的フロンティアもBCCモデルと一致する. 各DMUは目的関数が零の場合にのみ効率的である. 目的関数は直接, 効率値を表わさないのでいろいろな尺度が提案されている. | DEA (包絡分析法) において, 入力指向と出力指向を区別せずに, スラックに着目したモデルとしてDEA加法モデルがある. 評価対象DMU (decision making unit)を <math>J \,</math>とするとき, 基本的加法モデルは目的がスラック変数の和の最大化であることを除いてはBCCモデルと一致し, したがって効率的フロンティアもBCCモデルと一致する. 各DMUは目的関数が零の場合にのみ効率的である. 目的関数は直接, 効率値を表わさないのでいろいろな尺度が提案されている. | ||
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2008年11月5日 (水) 16:34時点における最新版
【でぃーいーえいかほうもでる (DEA additive model)】
DEA (包絡分析法) において, 入力指向と出力指向を区別せずに, スラックに着目したモデルとしてDEA加法モデルがある. 評価対象DMU (decision making unit)を とするとき, 基本的加法モデルは目的がスラック変数の和の最大化であることを除いてはBCCモデルと一致し, したがって効率的フロンティアもBCCモデルと一致する. 各DMUは目的関数が零の場合にのみ効率的である. 目的関数は直接, 効率値を表わさないのでいろいろな尺度が提案されている.
