資源管理專題討論第 2 講 Regression usage on DEA analysis

資源管理專題討論第2講 Regression usage on DEA analysis Ref: 陳炳宏,資源管理與動態分析課程簡報, 2012 劉春初, 公共部門效率衡量—DEA與AHP之應用, http://cmr.ba.ouhk.edu.hk/cmr/oldweb/n2/981006.html You-Ti Huang, Tze-Chin Pan, Jehng-Jung Kao,Performance assessment for municipal solid waste collection in Taiwan, Journal of Environmental Management, 92, p. 1277-1283, 2011 簡報人: 陳炳宏

簡報內容 1.0 Regression 2.0 DEA method

1.0 Regression 某幼兒班算術成績(S)與學生的體重(W) 、年齡(A) 及訓練時數(T)之實測資料如下，求迴歸方程式?

1.0 Regression 考慮因素: 1.方程式適當性檢驗F檢定 2.數據品質檢驗殘差圖 3.模型參數轉換檢驗殘差分析 4.最佳解規劃求解

1.0 Regression 輸入網址http://122.116.55.159/ntpu/rmda/rmda.htm 迴歸(按期中報告說明->迴歸) 最佳解(按最佳解說明)

1.0 Regression 按迴歸分析

1.0 Regression • 最佳解 • 二階多項式之最佳解範例Ex8-1經迴歸分析得知模型為:y1=88.6-0.97 x1-81.6 x2+93.6 x3-80.1 x1x2+75.0 x1x3-0.14 x2x3-5.85 x1^2-18.1x2^2-1.22 x3^2-1.5<=x1<=1.5-1.5<=x2<=1.5-1.5<=x3<=1.5求y1為最大值時之x1, x2,x3各為何?解:以Excel的/工具/規劃求解/可得: (下載excel檔請按此處)y1=642.6x1=1.5x2=-1.5x3=1.5運用Excel時可參考之文獻: 規劃求解

1.方程式適當性檢驗F檢定

2.數據品質檢驗殘差圖

3.模型參數轉換檢驗殘差分析

3.模型參數轉換檢驗殘差分析 殘差常態機率圖變異常態分布無偏態分布

4.最佳解規劃求解 推論: 1.成績與體重關係不大 2.年齡與訓練次數與成績表現呈正相關

2.0 DEA method Data Envelopment Analysis (DEA) 資料包絡分析 DEA分析模式的目的根據受衡量的單位(DMU)之投入產出項資料，算出一組最佳的權數使各DMU多項產出的加權總值除以多項投入的加權總值之比率極大化以此比率來定義各個DMU之相對效率此模式利用線性規劃的方法配出一組最佳的權數

2.0 DEA method 台灣固體廢棄物清運績效評估受評單位: 307個(至少為次指標數之2 倍以上) 聚合指數之次指標 1.每噸成本 2.每小時清運噸數 3.每車清運噸數 4.每位清潔隊員勿替居民服務之人數 5.垃圾車行駛每公里所清運廢棄物之噸數

2.0 DEA method 績效介於0到1 係數不為負數次指標需做變數轉換

2.0 DEA method 係數各不相同難以比較

2.0 DEA method 共同權重法需設定排除規則 Trial and error

2.0 DEA method 選擇CW10的係數為共同權重

2.0 DEA method (a)為DEA之相對績效 (b)為CW之”絕對”績效

2.0 DEA method 結論 1.迴歸模型需經檢定其適用性有無交互作用是否為線性迴歸 2.數據品質須檢定 3.DEA法可評估多項次指標聚合之指數的相對績效 4.為求共同比較基準，CW法可用於實際評估績效 5.分析結果可提供決策單位作為改善之依據

2.0 DEA method 各組任務說明組長:掌握進度，最後報告組員: 1.資料收集與檢驗:說明原則與過程 2.CW法篩選係數:說明原則與過程 3.DEA+CW之計算:說明過程與結果簡報製作:全組合作

提問討論

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