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sbm_dea是通过DEA方法求解超效率sbm模型的工具包。其中包含了DEA算法的matlab实现，sbm模型的matlab实现以及sbm超效率模型的matlab代码。用户可以利用这些代码对其自己的数据进行超效率分析。

DEA是数据包络分析的方法，是一种多元统计分析方法。基于DEA方法，可以对一个具有多个输入和输出的DMU（Decision Making Unit）进行效率评价。该方法不需要确切的函数形式，而是利用线性编程的方法从数据中估算出一个最佳的技术前沿面。由此可以确定一个技术效率得分，该得分指示每个DMU相对于其他DMU的相对技术效率水平。

sbm模型是指混合设计的效率分析模型，将以偏好为基础的量化方法与效率分析技术相结合，可以对决策单元进行效率评价。而sbm超效率模型则是在sbm模型的基础上进一步改进，通过引入超效率变量来减小数据的噪声影响，从而对效率的分析更为准确。

使用sbm_dea工具包，用户可以方便地对其自己的数据进行超效率分析，通过优化技术效率得分，找到改进效率的最佳方案。同时，该工具包的源码也为研究者提供了学习和研究的参考。