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首页> 外文期刊>Fuzzy Optimization and Decision Making: A Journal of Modeling and Computation Under Uncertainty >Uncertain data envelopment analysis with imprecisely observed inputs and outputs
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Uncertain data envelopment analysis with imprecisely observed inputs and outputs

机译：不确定的数据包络分析，具有不精确的输入和输出

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Data envelopment analysis (DEA) is a powerful analytical tool in operations research and management for measuring and estimating the efficiency of decision-making units. Both the inputs and the outputs are assumed to be known constants in the classical DEA models. However, in many cases, those data (e.g., carbon emissions and social benefit) cannot be measured in a precise way. Therefore, in this article, the inputs and outputs are considered as uncertain variables and a new uncertain DEA model is introduced. The sensitivity and stability of the new model are also analyzed. Finally, a numerical example of the new model is documented.
机译：数据包络分析（DEA）是运营研究和管理中的强大分析工具，用于测量和估算决策单元的效率。 假设输入和输出都是经典DEA模型中的已知常量。 但是，在许多情况下，这些数据（例如，碳排放和社会效益）无法以精确的方式衡量。 因此，在本文中，输入和输出被认为是不确定的变量，并引入了新的不确定DEA模型。 还分析了新模型的灵敏度和稳定性。 最后，记录了新模型的数值示例。

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