O wykorzystaniu analizy głównych składowych w metodzie Data Envelopment Analysis

• Autorzy: Anna Domagała

Warianty tytułu

About Using Principal Component Analysis in Data Envelopment Analysis

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

W artykule podjęto próbę porównania wybranych dwóch metod z grupy PCA-DEA, będących połączeniem analizy głównych składowych (PCA) z metodą Data Envelopment Analysis (DEA). Celem PCA-DEA jest poprawa rezultatów standardowej DEA, która w sytuacji zbyt małej liczby badanych obiektów i/lub zbyt dużej liczby cech opisujących obiekty traci moc dyskryminacyjną. Badanie polegało na porównaniu rezulta-tów uzyskiwanych przy zastosowaniu standardowego modelu DEA i modeli PCA-DEA w sytuacji prawidłowej oraz zbyt małej liczebności badanej grupy. Wykorzystano dane rze-czywiste i symulacyjne.(abstrakt oryginalny)

EN

The article presents a comparison of two selected methods of PCA-DEA which are a connection of Principal Component Analysis (PCA) and Data Envelopment Analysis (DEA). The aim of PCA-DEA methods is to improve the results of a traditional DEA which discriminatory power weakens when the number of variables that describe objects increases and/or when the number of objects decreases. The results of a traditional DEA and PCA-DEA were compared in case of correct and too small group of studied objects. Real and simulated data sets were used.(original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Efektywność; Metoda DEA (analiza obwiedni danych); Analizy głównych komponentów

EN

Effectiveness; Data Envelopment Analysis (DEA); Principal Component Analysis (PCA)

• Czasopismo: Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu. Taksonomia
• Rocznik: 2014
• Tom: 23
• Numer: nr 328 Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania
• Strony: 254--263

Twórcy

autor

Anna Domagała

• Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu

Bibliografia

• Adler N., Yazhemsky E. (2010), Improving discrimination in data envelopment analysis: PCA- DEAor variable reduction, "European Journal of Operational Research" No. 202, s. 273-284.
• Charnes A., Cooper W.W., Rhodes E. (1978), Measuring the Efficiency of Decision Making Units, "European Journal of Operational Research" 2, s. 429-444.
• Cooper W.W., Seiford L.M., Tone K. (2007), Data Envelopment Analysis. A Comprehensive Text with Models, Applications, References and DEA-Solver Software, Springer, New York.
• Guzik B. (2009), Podstawowe modele DEA w badaniu efektywności gospodarczej i społecznej, Wy-dawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu, Poznań.
• Krzanowski W.J. (2008), Principles of Multivariate Analysis. A User's Perspective, Oxford Universi-ty Press, New York.
• Panek T. (2009), Statystyczne metody wielowymiarowej analizy porównawczej, Szkoła Główna Hand-lowa w Warszawie - Oficyna Wydawnicza, Warszawa.
• Shanmugam R., Johnson C. (2007), At a crossroad of data envelopment and principal component analyses, "Omega", No. 35, s. 351-364.