MATLAB工具箱实现数据包络分析法

资源摘要信息: "MATLAB源码集锦-数据包络分析法(DEA)工具箱deatoolbox" 数据包络分析法（DEA，Data Envelopment Analysis）是一种基于相对效率的非参数统计方法，用于评价具有多个输入和输出的决策单元（DMU，Decision Making Units）的相对效率。DEA方法最初由著名的运筹学家Charnes、Cooper和Rhodes于1978年提出，因其能够处理多输入多输出情形下的效率评价问题而被广泛应用在各种领域，如经济学、管理科学、医疗保健、教育、金融等。 MATLAB（Matrix Laboratory的缩写）是一种高性能的数值计算环境和第四代编程语言。它将计算、可视化以及编程集成在一个易于使用的环境中，被广泛应用于工程计算、控制设计、信号处理和通信等领域。MATLAB的一个特色是拥有大量的工具箱（Toolbox），这些工具箱为不同的应用提供了专业的算法和工具，便于用户快速实现复杂的功能。 "MATLAB源码集锦-数据包络分析法(DEA)工具箱deatoolbox" 是一个集合了多套DEA算法的源码集锦，它能够帮助研究者和工程师快速地在MATLAB环境中实现数据包络分析，无需从零开始编写复杂的代码。该工具箱集锦可能包括如下知识点： 1. DEA基础理论：介绍DEA的基本概念、C2R模型、BC2模型、CCR模型、BCC模型等，以及它们在效率评价中的应用原理和计算方法。 2. DEA模型的数学表示：通过线性规划等数学方法，深入解析DEA模型中的目标函数、约束条件以及解的含义。 3. MATLAB编程基础：讲解如何使用MATLAB进行基本编程，包括矩阵运算、函数编写、数据可视化等，为使用DEA工具箱打下基础。 4. DEA工具箱的使用说明：详细介绍如何安装和调用deatoolbox中的各种函数和程序，包括输入输出数据的格式、参数设置以及如何解读计算结果。 5. 案例分析：通过具体案例演示如何使用deatoolbox进行数据包络分析，分析不同DMU的相对效率，评价其性能表现。 6. 扩展模型和算法：介绍DEA的扩展模型，如超效率DEA模型、网络DEA、面向规模报酬可变的模型等，以及它们在不同场景下的应用。 7. 高级编程技巧：包括自定义函数、优化算法的实现、效率评价的敏感性分析等，对于高级用户来说，这些内容能够帮助他们深入定制自己的DEA分析工具。 该工具箱集锦的文件名称列表虽然未提供，但一般应包括各个函数的.m文件，可能还包括示例数据集、用户手册或帮助文档等，以方便用户安装、理解和应用这些工具箱功能。对于科研人员、数据分析人员和学生来说，这样一个工具箱集锦是十分宝贵的资源，它不仅提供了一套完整的DEA分析方法，而且有助于他们专注于分析本身，而不必花费大量时间在编程细节上。