MATLAB实现DEA模型代码：含非期望产出处理

资源摘要信息:"DEA模型是一种用于评估决策单元（DMU）相对效率的非参数方法，全称为数据包络分析（Data Envelopment Analysis）。MATLAB是一种高性能的数值计算环境和第四代编程语言，常用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算等领域。本资源为用户提供了一套完整的DEA模型的MATLAB实现代码，这套代码特别包含了处理非期望产出（如污染物排放、不良品产出等）的功能，能够帮助研究者或企业更准确地评估包含负面影响产出的决策单元的相对效率。 在DEA模型的背景下，决策单元通常指生产或服务的提供者，如工厂、医院、银行等。每个DMU都使用一定数量的输入（如劳动力、资本）来生产一定数量的输出（如产品、服务）。传统的DEA模型主要关注期望产出，即我们希望最大化的产品或服务的产出。然而，在现实世界中，DMU在生产过程中也可能产生一些非期望产出，如废物、废水、废气等，这些产出对于环境或社会来说是不利的。因此，研究者们提出了包含非期望产出的DEA模型，以期更全面地评估DMU的效率。 本资源提供的MATLAB代码能够处理包含非期望产出的DEA模型，使得用户可以将实际问题中的数据直接导入到代码中进行分析。代码中包含注释，解释了每一步的作用，便于理解和使用。用户可以轻易地将自身的数据输入到相应位置，进行效率的计算和评估。 从技术实现的角度来看，本资源的代码可能涉及到以下几个方面的知识点： 1. MATLAB基础：包括矩阵操作、函数编写、循环控制等。 2. DEA模型理论：理解DEA模型的基本原理，包括CCR模型、BCC模型、方向距离函数（Directional Distance Function）等。 3. 处理非期望产出的DEA模型：了解如何将非期望产出纳入到效率评估中，以及如何在模型中区分期望产出和非期望产出。 4. 数据导入和预处理：将外部数据有效地导入MATLAB环境，并进行必要的数据清洗和格式转换。 5. 结果解读：从计算结果中提取有用信息，并解释DMU的相对效率得分。 6. 报表和图形化输出：使用MATLAB的功能生成效率评估的结果报表和图形，以直观展示分析结果。 综合来看，该资源为用户提供了一套强大的工具来处理复杂的DEA模型分析任务，尤其是针对具有非期望产出的情况。对于需要进行效率评估的研究者和决策者来说，这是一个十分宝贵的资源。"