數(shù)據(jù)分析1-資料下載頁
2025-10-08 17:21本頁面
【正文】 188。 , n, 都滿足q=1,0229。xljj=1n0j=qx0,0229。yljj=1n0j=y0，22利用（DCR）判斷DMU的DEA有效性時也不直接．對于DEA模型（DCR），Charnes和Cooper給出了具有非阿基米德無窮小量的DEA模型．此后，人們又發(fā)現(xiàn)用“兩步法”判斷DMU的弱DEA有效性和DEA有效性（即源于Charnes等人的目標(biāo)規(guī)劃形式的“加法模型”． 同時,人們又研究了DEA模型的計算穩(wěn)定性和靈敏度分析,，DEA有效性的判別和計算已經(jīng)完成．目前，DEA被看成為一種技術(shù)，通過明確地考慮多種投入（即資源）的運用和多種產(chǎn)出（即服務(wù)）的產(chǎn)生，它能夠用來比較提供相似服務(wù)的多個服務(wù)單位之間的效率。它避開了計算每項服務(wù)的標(biāo)準(zhǔn)成本，因為它可以把多種投入和多種產(chǎn)出轉(zhuǎn)化為效率比率的分子和分母，而不需要轉(zhuǎn)換成相同的貨幣單位。因此，用DEA衡量效率可以清晰地說明投入和產(chǎn)出的組合，從而，它比一套經(jīng)營比率或利潤指標(biāo)更具有綜合性并且更值得信賴。DEA是一個線性規(guī)劃模型，表示為產(chǎn)出對投入的比率。通過對一個特定單位的效率和一組提供相同服務(wù)的類似單位的績效的比較，它試圖使服務(wù)單位的效率最大化。在這個過程中，獲得100%效率的一些單位被稱為相對有效率單位，而另外的效率評分低于100%的單位本稱為無效率單位。這樣，企業(yè)管理者就能運用DEA來比較一組服務(wù)單位，識別相對無效率單位，衡量無效率的嚴(yán)重性，并通過對無效率和有效率單位的比較，發(fā)現(xiàn)降低無效率的方法。第五篇：數(shù)據(jù)分析讀后感數(shù)據(jù)分析是一種信息提取過程。數(shù)據(jù)的搜索，聚集，整理是數(shù)據(jù)分析的前提，只有通過分析的數(shù)據(jù)才有使用的價值和意義。數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計方法對收集來的大量第一手資料和第二手資料進(jìn)行分析，以求最大化地開發(fā)數(shù)據(jù)資料的功能，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。是為了提取有用信息和形成結(jié)論而對數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過程。在統(tǒng)計學(xué)中，數(shù)據(jù)分析可劃分為描述性統(tǒng)計分析、探索性數(shù)據(jù)分析以及驗證性數(shù)據(jù)分析。所謂描述性統(tǒng)計分析，就是對一組數(shù)據(jù)的各種特征進(jìn)行分析，以便于描述測量樣本的各種特征及其所代表的總體的特征；探索性數(shù)據(jù)分析側(cè)重于在數(shù)據(jù)之中發(fā)現(xiàn)新的特征；而驗證性數(shù)據(jù)析，則側(cè)重于驗證或推翻已有的假設(shè)?！稊?shù)據(jù)分析》一書中介紹了數(shù)據(jù)描述性分析、非參數(shù)方法、回歸分析等分析方法并介紹了常用數(shù)據(jù)分析方法的SAS實現(xiàn)過程。第一章介紹的數(shù)據(jù)描述分析是利用最基礎(chǔ)的數(shù)理知識實現(xiàn)最簡單的數(shù)據(jù)分析，包括對均值、方差、中值等的計算，數(shù)據(jù)分布圖的勾畫，對多元數(shù)據(jù)的相關(guān)分析等。這些簡單的分析是復(fù)雜數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)。簡單的數(shù)據(jù)分析在大多數(shù)情況下無法滿足信息使用者的要求，這時，就需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行更深入的分析?；貧w分析基于觀測數(shù)據(jù)，建立變量間的適當(dāng)以來關(guān)系，用以分析數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律，可用于預(yù)報、控制等問題?；貧w分析中要解決的問題有：參數(shù)估計、假設(shè)檢驗、模型選取等。模型的選取尤為關(guān)鍵，一個好的模型，既要較好地反映問題的本質(zhì)，又要包含盡可能少的自變量。模型的選取有窮舉法和逐步回歸法兩種。一個好的模型可以準(zhǔn)確地預(yù)測應(yīng)變量的值，在數(shù)據(jù)分析中起到重大的作用。該部分內(nèi)容與上學(xué)期所學(xué)的《計量經(jīng)濟學(xué)》有諸多相同之處。數(shù)據(jù)分為三大類，即：截面數(shù)據(jù)、時間序列數(shù)據(jù)和虛擬數(shù)據(jù)。第七章所介紹的時間序列分析正是對時間序列數(shù)據(jù)的普遍的處理方法。時間序列是按時間順序排列的、隨時間變化且相互關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)序列。其中，AR序列、MA序列、ARMA序列是最基本的三種時間序列形式。時間序列分析旨在建立一個平穩(wěn)的序列模型用以預(yù)測將來某一時刻的數(shù)據(jù)。平穩(wěn)的時間序列滿足序列的分布特征不隨時間的變化而變化，寬平穩(wěn)時間序列具體要求：有常數(shù)均值、常數(shù)方差、任何兩點間的協(xié)方差只與兩點間的間隔有關(guān)。第八章介紹了Bayes統(tǒng)計分析，貝葉斯統(tǒng)計中的兩個基本概念是先驗分布和后驗分布。先驗分布：總體分布參數(shù)θ的一個概率分布。貝葉斯學(xué)派的根本觀點，是認(rèn)為在關(guān)于總體分布參數(shù)θ的任何統(tǒng)計推斷問題中，除了使用樣本所提供的信息外，還必須規(guī)定一個先驗分布，它是在進(jìn)行統(tǒng)計推斷時不可缺少的一個要素。他們認(rèn)為先驗分布不必有客觀的依據(jù)，可以部分地或完全地基于主觀信念。后驗分布：根據(jù)樣本分布和未知參數(shù)的先驗分布，用概率論中求條件概率分布的方法，求出的在樣本已知下，未知參數(shù)的條件分布。因為這個分布是在抽樣以后才得到的，故稱為后驗分布。貝葉斯推斷方法的關(guān)鍵是任何推斷都必須且只須根據(jù)后驗分布，而不能再涉及樣本分布。第九章所介紹的SAS軟件體現(xiàn)了該軟件在數(shù)據(jù)分析中的強大功能。SAS軟件處理數(shù)據(jù)方便快捷，但要真正地利用好該軟件發(fā)揮出其強大的功能，則還需要軟件操作者擁有扎實的數(shù)據(jù)分析理論知識。數(shù)據(jù)分析的目的是把隱沒在一大批看來雜亂無章的數(shù)據(jù)中的信息集中、萃取和提煉出來，以找出所研究對象的內(nèi)在規(guī)律。數(shù)據(jù)分析可幫助人們做出更合理的判斷，以便采取更適當(dāng)?shù)男袆?。?shù)據(jù)分析是組織有目的地收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)，使之成為信息的過程。這一過程是質(zhì)量管理體系的支持過程。在產(chǎn)品的整個壽命周期，包括從市場調(diào)研到售后服務(wù)和最終處置的各個過程都需要適當(dāng)運用數(shù)據(jù)分析過程，以提升有效性。例如：一個企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)人要通過市場調(diào)查，分析所得數(shù)據(jù)以判定市場動向，從而制定合適的生產(chǎn)及銷售計劃，這對企業(yè)的發(fā)展是極具重要性的?；跀?shù)據(jù)分析的重要作用，它在日常生活中有著廣泛的應(yīng)用。
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