DEA 在 R 语言中的实现：新手指南
数据包络分析（DEA）是一种用于评估决策单元（如企业、部门等）相对效率的方法。本文将逐步教你如何使用 R 语言进行 DEA 分析。我们将通过一个简单的流程引导你，同时提供所需代码及其注释。
流程概述
下面是实现 DEA 的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1. 安装必要的 R 包 | 安装和加载用于 DEA 分析的 R 包 |
| 2. 准备数据 | 导入并整理数据，确保其符合 DEA 所需格式 |
| 3. 建立 DEA 模型 | 使用相应的 R 函数建立 DEA 模型 |
| 4. 运行模型 | 执行模型并获取效能结果 |
| 5. 结果解释 | 分析结果，得出决策单元的效率结论 |
步骤详解
步骤 1: 安装必要的 R 包
首先，我们需要安装 Benchmarking 包，这是执行 DEA 分析的重要工具。
# 安装 Benchmarking 包
install.packages("Benchmarking")
# 加载 Benchmarking 包
library(Benchmarking)
步骤 2: 准备数据
接下来，我们需要准备我们的数据。假设我们有一个数据框，包含输入（例如，成本）和输出（例如，销售额）。
# 创建一个示例数据框
data <- data.frame(
input = c(100, 150, 200, 130), # 输入数据
output = c(200, 250, 300, 220) # 输出数据
)
# 查看数据
print(data)
步骤 3: 建立 DEA 模型
建立 DEA 模型需要调用 dea 函数，并指定输入和输出。
# 建立 DEA 模型
dea_model <- dea(X = data$input, Y = data$output, RTS = "vrs")
# 查看模型结果
summary(dea_model)
在这里，RTS = "vrs" 代表可变规模收益。如果你想使用固定规模收益，可以设置为 RTS = "crs"。
步骤 4: 运行模型
我们已经通过上面的代码建立了 DEA 模型，接下来可以检索效率得分：
# 获取效率得分
efficiency_scores <- dea_model$eff
print(efficiency_scores)
步骤 5: 结果解释
最后，我们根据效率得分来解释我们的数据。得分在 0 到 1 之间，1 表示最高效率，0 表示没有效率。
# 打印结果的解释
for (i in 1:length(efficiency_scores)) {
cat(sprintf("决策单元 %d 的效率得分为: %.2f\n", i, efficiency_scores[i]))
}
旅行图 – 实现流程
journey
title DEA 在 R 中的实现
section 安装和加载包
安装 Benchmarking: 5: 安装
加载 Benchmarking: 5: 通过 R
section 准备数据
创建数据框: 4: 通过 R
查看数据: 3: 通过 R
section 建立 DEA 模型
建模: 4: 通过 R
查看结果: 3: 通过 R
section 运行模型
获取效率得分: 5: 通过 R
section 结果解释
编写解释: 4: 通过 R
关系图 – 数据框结构
erDiagram
数据框 {
integer id
integer input
integer output
}
结论
通过以上步骤，你应该能够在 R 语言中成功实现数据包络分析（DEA）。每一步都来介绍了如何进行操作，重点在于如何设置输入和输出，通过 Benchmarking 包建立模型并获取效率分数。希望这篇指南能帮助你理解 DEA 的基本概念及其在 R 中的实现方法。祝你学习顺利！
