中文摘要
princess是什么意思数据包络分析（ＤａｔａＥｎｖｅｌｏｐｍｅｎｔＡｎａｌｙｓｉｓ，简称ＤＥＡ）是著名运筹学家Ａ＋Ｃｈａｍｅｓ和Ｗ．Ｗ．Ｃｏｏｐｅｒ等学者以“相对效率评价”穰念为基础发展越来的一种新的行之有效的系统分析方法。自１９７８年第一个ＤＥＡ模型—Ｃ２Ｒ模型（也称ＣＣＲ模黧）建立黻来，奢关豹理论研究不断深入，应弱领域日盏广泛。本文的工作就是数据包络分析的皮用拓展及与主成分分析的相关性研究。本文的工作分为两大部分。酋兔本文阐述了ＤＥＡ方法静基本溪论和英藤本模登—ｅ２Ｒ模型，作为探讨ＤＥＡ方法在其它领域中运用的一种尝试，并基于化工试验中反应物、生成耱之阍豹投入、产毒关系，溪ＤＥＡ方法评价了芷交试验设诗得鑫静结果，找出实验的适宜操作条件。实例分析表明，ＤＥＡ方法用于化工试验设计，具有诗算篱擎，意义渍楚豹将熹，是辩正交试验懿誊簸静充。笾努，ＤＥＡ方法除了用于判断一组ＤＭＵｓ中有效和无效单元这个基本的用法之外，最避ＤＥＡ方法作灸了ＤＭＵｓ接黟戆一静蒸本模型。ＪｏｅＺｈｕ在稳熬文章孛提出魄较圭残分分爨（ｐｒｉｎｃｉｐａｌｃｏｍｐｏｎｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓ，简记ＰＣＡ）和ＤＥＡ方法用于具有多输入和多输爨戆ＤＭＵｓ搀序，共璺瓣于在｛｜熟豹文章审艨考惑豹数据缎，逶造饕参数绫诗检骏表明由ＤＥＡ方法和ＰＣＡ方法所得到的两组排序相一致。本文的另一个难要工传就是阐述ＰＣＡ方法的綦本理论及其运舞熬步骤，搔出侵ＤＥＡ方法蟊ＰＣＡ方法产生不一致排序结果的情况，并胤在本文中将研究改进ＰＣＡ方法的程序。在程黪的改进方霞，鸯§入Ｚｈｕ没有考虑刘的其它重要的狂｝彦因豢。本文的垦的在于说嘲，
当一组ＤＭＵ￥数据中只有一小部分怒有效单元时，Ｚｈｕ所采用的ＰＣＡ方法秘ＤＥＡ穷法在得到的排膨结果中具有一致性；当～维ＤＭＵｓ数攒中有一大部分ＤＭｕｓ是有效单元时，Ｚｈｕ所采用的ＰＣＡ和ＤＥＡ方法产嫩的排序结果不一致，霹改进后的ＰＣＡ方法与ＤＥＡ方法产生的担｝序缋果相一致。因此，当采用Ｚｈｕ酌方法用于其他数据组对应谨慎。本文中经过改进的ＰｅＡ方法潮弥补了德个缺点。同时通过天津市冬区县的经济指标用这两种方法进行分析，不仅表明这两种方法得到的结果凝有稆关性，而且可以结合这两种方法，得到有用的结采和信息，为天津的经济发展制定更加全面的、更加有效的镱略。
关键词：数据媳络分析，Ｃ２Ｒ模型，试验设计，主成分分析，排序，相关性
幽默哲理故事
ＡＢＳＴＲＡＣＴ
ＤａｔａＥｎｖｅｌｏｐｍｅｎｔＡｎａｌｙｓｉｓ（ＤＥＡ），ａｓｄｅｖｅｌｏｐｅｄｂｙＡ．ＣｈａｒｎｅｓａｎｄＷ．Ｗ．Ｃｏｏｐｅｒｅｔａ１．．ｉｓａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｕｓｅｄｆｏｒｍｅａｓｕｒｉｎｇｔｈｅｒｅｌａｔｉｖｅｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆＤＭＵｓ．ＳｉｎｃｅＣ２ＲｍｏｄｅｌｔｈａｔＷａｓｔｈｅｆｉｒｓｔＤＥＡｍｏｄｅｌＷａＳｂａｓｅｄｉｎ１９７８，ｒｅｌａｔｉｏｎａｌａｃａｄｅｍｉｃｓｔｕｄｙｉｓｃｅａｓｅｌｅｓｓｌｙｄｅｖｅｌｏｐｅｄａｎｄｔｈｅｒｅａｌｍｏｆａｐｐｌｉｃａｔｉｏ
ｎｓｉｓｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｌｙｗｉｄｅｎｅｄ．ＴｈｅｗｏｒｋｓｏｆｔｈｉｓｐａｐｅｒａｒｃａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｅｘｐａｎｄｉｎｇｏｆＤＥＡａｎｄｒｅｌａｔｉｖｅｒｅｓｅａｒｃｈｏｎＰＣＡ：Ｔｈｅｗｏｒｋｓｏｆｔｈｉｓｐａｐｅｒａｒｅｃｏｍｐｏｓｉｎｇｏｆｔｗｏｐａｒｔｓ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｅｐａｐｅｒｅｘｐａｔｉａｔｅｓｏｎｂａｓｉｃｔｈｅｏｒｉｅｓａｎｄｉｔｓｂａｓｉｃｍｏｄｅｌ—Ｃ２Ｒｍｏｄｅｌ．ＢｙｗａｙｏｆａｎａｔｔｅｍｐｔｏｎａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｏｆＤＥＡｉｎｔｈｅｏｔｈｅｒｆｉｅｌｄｓａｎｄｉｎｃｈｅｍｉｃａｌｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ，ｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｒｅａｃｔａｎｔａｎｄｐｒｏｄｕｃｔｊｕｓｔａｓｉｎｐｕｔａｎｄｏｕｔｐｕｔｉｎｅｃｏｎｏｍｉｃｓ，ｂａｓｅｄｏｎｔｈｉｓ，ｔｈｅｐａｐｅｒａｐｐｌｉｅｓＤＥＡｆｏｒｅｖａｌｕａｔｉｎｇｔｈｅｍｅｔｈｏｄｏｆｏｒｔｈｏｇｏｎａｌｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｉｎｔｏｃｈｅｍｉｃａｌｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｄｅｓｉｇｎｉｎｏｒｄｅｒｔｏｆｉｎｄｏｕｔｆｅａｓｉｂｌｅａｎｄｏｐｅｒａｔｉｏｎａｌｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓｏｆｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ．ＡｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｈｅｅｘａｍｐｌｅｓｈｏｗｓｔｈａｔＤＥＡｉｓａｎｅｆｆｉｃｉｅｎｔｍｅｔｈｏｄｔｏｅｖａｌｕａｔｅｃｈｅｍｉｃａｌｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｄｅｓｉｇｎ，ａｎｄｉｔｓｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎｉｓｂｒｉｅｆａｎｄｅａｓｙ．ＤＥＡｉｓａｂｅｎｅｆｉｃｉａｌｓｕｐｐｌｅｍｅｎｔｔｏｅｖａｌｕａｔｅｏｒｔｈｏｇｏｎａｌｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ．ＭｏｒｅｏｖｅｒＤＥＡｈａｓｂｅｅｎｗｉｄｅｌｙｕｓｅｄｎ
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ａｎｋｉｎｇ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ｃａｕｔｉｏｎｓｈｏｕｌｄｂｅｐａｉｄｗｈｅｎＺｈｕ’ＳｐｒｏｐｏｓａｌｉｓａｐｐｌｉｅｄｔｏｏｔｈｅｒｄａｔａｓｅｔｓａｎｄｔｈｅｍｏｄｉｆｉｅｄＰＣＡｍｏｄｅｌｍａｙｏｆｆｓｅｔｔｈｉｓｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅ．Ｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔａｎｄｕｓｅｆｕｌｒｅｓｕｌｔｓａｎｄｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｒｅｄｅｒｉｖｅｄｆｒｏｍｔｈｅｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｔｈｅｔｗｏｍｅｔｈｏｄｓ．
忐忑的意思１（ＥＹＷｏＲＤＳ：ＤＥＡ，Ｃ２Ｒｍｏｄｅｌ，ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｄｅｓｉｇｎ，ＰＣＡ，ｒａｎｋｉｎｇ，ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ
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学位论文作者签名：谢菲签字日期：２００３年１２月ｌ，目
翻雌
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学位论文作者签名：谢菲
谢菲
签字日期：２００３年１２月ｌＳ日
导师签名：孟繁桢
叠擀坛
签字日期：２００３年１２月１５日
天滓大学醭士学往谂文第一攀缝论触摸未来第二季
head start第一章绪论
数撼包终势婿（ＤａｍＥｎｖｅｌｏｐｍｅｎｔＡｎａｌｙｓｉｓ，篾藜ＤＥＡ）怒萋名逶簿学豢Ａ，Ｃｈａｍｃｓ彝Ｗ．Ｗ．Ｃｏｏｐｅｒ等攀袭敬“鞠瓣效攀浮傍”概念麓蒸旗发黢起来懿一秘辑敬行之寄效蛇系缝分褥方法。蠡１９７８年繁一个ＤＥＡ模型——ｅ２Ｒ摸型（也称ＣＣＲ骥型）建立＿Ｉ｝走＿寒，有关鹣璎埝凝突不聚溅入，疲髑领域髫箍广泛８…。飘在媚辩效率与效益译价劣藤的应熙，程经济系统楚模譬参数ｌ轰计方露的成愿，猩黢本、投蕊和翻淄分凝方鞭豹成弱至Ｈ褒预测襄羰警方露稳藏耀秘崧系统分裘与拣制方谳的＿暾鼹，可以说，ＤＥＡ方法现已成为管理科学、系统正穰、决蓑分析鹈谨价授米簿领域一静夔曩丽有效羽分拆工其襄警段泄“３。鞭恧，ＤＥＡ领域的研究吸引了众多学者。
与我阚时，辩研入簧、翊获瀚研究缌织帮与ＤＥＡ方法有饕鬻切联系豹其穗领域的学糟对ＤＥＡ研究投入了檄大的热情，产生了徽多的科研成果“”“。这媳薪发袋，不莰扶联论戮实舔应翔，是竞善静，有藏静孝｝充，霹盛，将ＤＥＡ方法与其它不弼静数学分支中的方法撩结食，程实际威用中褥劐了疑蕊全面的分析私楚热谱嚣豹鳍鬃。
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褒经济系绕建，溪与参数售计方嚣，在一般壤熬下，靠缴嚣搬遴寒建立经济系
天津大学硕士学位论文第一章绪论
统模型与估计参数是困难的。相比之下，应用ＤＥＡ方法在综合评价基础上建立经济系统模型与估计参数所提供的信息则具有其现实意义。例如，应用ＤＥＡ方法估计前沿生产函数，对技术进步的估计与评价和生产力指标的计算等。
在预测和预警方面，分为两方面。一方面，对于预测，ＤＥＡ预测方法克服了传统常用的方法如回归统计预测方法中的“平滑性”，即平均趋势的预测，而进行的是“最优性”预测，即提供本部门所能达到的unique什么意思
“最大”预测产值。另一方面，对于预警，为了开发适合我国国情的预警系统，国内学者建立了一个区域宏观经济预警系统，该系统属于一个多层次多组合覆盖面更广的预警系统的一部分，但又能独立地加以应用，由于该系统在样本分类、系统综合评判中都应用了ＤＥＡ方法，所以称其为区域国民经济ＤＥＡ预警系统（简记ＤＥＡＰＳ）。
１．２ＤＥＡ方法作为ＤＭＵｓ排序的一种模型
identitycardＤＥＡ方法除了用于判断一组ＤＩＶＩＵｓ中有效和无效单元这个基本的用法之外，最近ＤＥＡ方法作为了ＤＩＶｌＵｓ排序的一种基本模型。考虑到对有效单元的排序，Ａｎｄｅｒｓｅｎ和Ｐｅｔｃｒｓｅｎ改进了原有的ＤＥＡ模型。“。这个ＤＥＡ模型的变形基于有效的ＤＭＵｓ的比较，而这些ＤＭＵｓ与包含了所有其它的ＤＭＵｓ的一个参考技术有关。此外，Ｓｉｎｕａｎｙ－Ｓｔｃｍ和Ｆｒｉｅｄｍａｎ提出关于ＤＭＵｓ排序的一个新的方法，就是ＤＥＡ方法和基于多元统计分析的比率辨别分析（ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｎｔａｎａｌｙｓｉｓｏｆｒａｔｉｏｓ，简记ＤＲ方法）的综合方法（ＤＲ／ＤＥＡ方法）乜５］。而后ＬｅａＦｒｉｅｄｍａｎ和ＺｉｌｌａＳｉｎｕａｎｙ－Ｓｔｅｍ又在另一篇论文中，使用另一种新的方法，基于多元统计分析的标准的相关分析（Ｃａｎｏｎｉｃａｌｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓ，简称ＣＣＡ方法）“”，对所有的单元提供了一个全排序等级，而不同于ＤＥＡ方法只将分类分为两组（有效单元和无效单元）的情况。ＤＥＡ得出有效的单元（在前沿面上），而ＣＣＡ方法得出了一个单元的全排序（通过相同比例）。ＣＣＡｄＤＥ
Ａ方法试图拉近ＤＥＡ前沿方法和平均统计趋势（经济计量学）之间的关系。最近在Ｆｒｉｅｄｍａｎ等人的文章中，他们综合使用了以上三种排序方法，即ＤＲ方法、ＣＣＡ方法和ＤＥＡ方法。通过多元非参数统计检验，表明这三种方法得到的结果具有一致性和适用于ＤＥＡ背景下排序的特点。确认了这些排序方法中的一致性后，Ｆｒｉｅｄｍａｎ等人综合这些方法并构造出一种全新的排序方法∞１。事实上，他们提供的这个完全排序完善了原ＤＥＡ方法只将分类分为两组（有效和无效单元）的情况。这种新的综合方法并不能替代ＤＥＡ方法，但是，它针对ＤＥＡ方法的结果，补充了一个优化后的分析。此外，ＪｏｅＺｈｕ在他的文章。”中提出比较主成分分析（ｐｒｉｎｃｉｐａｌｃｏｍｐｏｎｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓ，简记ＰＣＡ）方法和ＤＥＡ方法用于具有多输入和多输出的ＤＭｕｓ排序，并且对于
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