MATLAB在数据包络分析中的应用.里面有具体在例子

投影分析结果:

在人们的生产活动和社会活动中常常会遇到这样的问题：经过一段时间之后，需要对具有相同类型的部门或单位（称为决策单元）进行评价，其评价的依据是决策单元的“输入”数据和“输出”数据，输入数据是指决策单元在某种活动中需要消耗的某些量，例如投入的资金总额，投入的总劳动力数，占地面积等等；输出数据是决策单元经过一定的输入之后，产生的表明该活动成效的某些信息量，例如不同类型的产品数量，产品的质量，经济效益等等．再具体些说，譬如在评价某城市的高等学校时，输入可以是学校的全年的资金，教职员工的总人数，教学用房的总面积，各类职称的教师人数等等；输出可以是培养博士研究生的人数，硕士研究生的人数，大学生的人数，学生的质量（德，智，体），教师的教学工作量，学校的科研成果（数量与质量)等等．根据输入数据和输出数据来评价决策单元的优劣，即所谓评价部门（或单位）间的相对有效性

数据包络分析很好用的软件，但是好多功能没有，呵呵，分享下

使用MATALAB实现数据包络分析法DEA，例题为数学建模算法与程序—司守奎中的例题

为解决轨道交通与常规公交换乘效率缺少定量评估的问题，在分析从轨道交通出站至站旁公交站点的换乘路径及主要影响因素的基础上，确定换乘效率评价指标，运用数据包络分析方法构建轨道交通与常规公交换乘效率非均一测评模型，对模型的变换及优化进行推导。以重庆市轨道交通与常规公交为例，计算站点换乘效率指数，结果显示其中四个站点的换乘效率指数达到1，实现DEA有效即换乘效率最大化。对于未达最优性换乘的其他车站，结合指标在有效前沿面上的投影计算，提出各指标优化目标取值，为轨道交通与常规公交换乘设施改进及客流组织管理提供定量化决策建议。

3、建立输入输出指标体系并进行评价 输入输出指标的选择主要是反映评价目的和评价内容。在科技发展能力的DEA评价中，原则上应包含以上的12项输入和输出指标，它们反映科技的开发能力、质量技术水平和管理水平的高低，也反映科技人力、物力和财力投入产出效果。但是经验和理论表明DEA方法选择评价指标的重要性，在不同的指标体系中DEA评价结果是不同的，因此应用中要考察DEA评价结果随着指标体系的变化而变化的情况以及其中包含的有价值的信息。为此我们把指标体系分组（见表1）：

地方高校教学质量的准确评估,有助于高校之间取长补短,提高高校资源利用,引进良性竞争机制,最终实现学校整体教学水平的提高。通过对陕西省十多所地方高校广泛调研,对采集数据归类、合并,并作归一化处理,结合PCA,FCM,DEA及BMK算法提出了一种地方高校绩效评估中的数学新模型,给出了该模型的详细求解过程及算法流程,将该模型与传统模型进行了分析比较,基于FCM的优化选择算法将算法复杂度从O(2n-1)降到了O(n3),引进PCA的DEA模型与DEA-WEI模型复杂度相当。文中将网络上大学某知名排行榜的部分数据和搜集到的一些地方高校发展数据融合,经过优化整理,得到了备选标杆集的指标数据,然后利用论文所给模型借助MATLAB数学软件包在保守标杆集及积极标杆集两种情况下对这些高校作出评估,结果表明,方法简单实用、结论客观有效。论文将数据挖掘等数学方法有机融入到标杆分析中,用于地方高校绩效评估,探索出一条利用标杆分析提高高校教学管理的新思路,丰富了地方高校教学管理的理论和方法。

MAXDEA专业版，包含了大量最新的DEA方法，各类DEA方法之间可任意组合使用。只需同时设置多个DEA模型选项。

MaxDEA 是使用简便但功能强大的数据包络分析软件 包含了各种DEA 模型及其所有可能的组合 (组合数量超过了3万个)。对决策单元（DMU）和投入产出指标的数量没有限制。