void DEA::CalculateEfficiency() { for (int i = 0; i < mNumObservations; i++) { double num = 0.0; double den = 0.0; for (int j = 0; j < mNumObservations; j++) { double sumInputs = 0.0; double sumOutputs = 0.0; for (int k = 0; k < mNumInputs; k++) { sumInputs += mInputs[k][j]; } for (int k = 0; k < mNumOutputs; k++) { sumOutputs += mOutputs[k][j]; } double dist = 0.0; for (int k = 0; k < mNumInputs; k++) { dist += pow(mInputs[k][i] - mInputs[k][j], 2); } for (int k = 0; k < mNumOutputs; k++) { dist += pow(mOutputs[k][i] - mOutputs[k][j], 2); } if (dist > 0.0) { double eff = sumOutputs / sumInputs; double w = dist / (sumInputs * sumInputs + sumOutputs * sumOutputs); num += eff * w; den += w; } } mEfficiency[i] = num / den; } }采用什么方式计算得？

这段代码实现的是数据包络分析（Data Envelopment Analysis, DEA）中的效率计算方法，具体是采用了基于距离的C2R模型（Charnes, Cooper, and Rhodes model）。其中，对于每个被评估的单位i，通过计算与其他单位j之间的输入和输出距离，来评估单位i的效率。具体的效率计算方法是：对于每个单位i，计算其与其他单位j之间的距离，如果距离大于0，则计算出单位j的效率eff_j=sumOutputs_j/sumInputs_j，以及单位i和j之间的权重w_j=dist_j/(sumInputs_j^2+sumOutputs_j^2)，最终计算单位i的效率为eff_i=sum(w_j*eff_j)/sum(w_j)。其中，sumInputs_j和sumOutputs_j分别表示单位j的输入总量和输出总量，dist_j表示单位i和j之间的输入输出距离。