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数据包络分析(DEA)

1.概述 数据包络分析方法(Data Envelopment Analysis,DEA)是评价多输入指标和多输出指标的较为有效的方法,将多投入与多产出进行比较,得到效率分析,可广泛使用于业绩评价。 数据包络分析是一种具有相同类型决策单元进行绩效评价的方法(相同类型是指这类决策单元有相同性质的投入和产出。比如说医院投入的是医护人员面积,床位数,医疗设施等等,产出的是门诊病人人次,住院人次。 图片 以上面的分析结果为例,可以看综合效益为1.0的DEA有效,代表该决策单元的投入与产出结构合理,相对效益最优。 数据包络分析DEA时,首先需要分析综合效益值θ,即首先判断DMU是否有DEA有效,如果有效,则说明该DMU较优,反之说明‘非DEA有效’。 投入冗余投入过多,需要减少多少才更优(松驰变量S-)产出不足产出过少,需要增加多少才更优(松驰变量S+) 数据包络分析DEA时,首先需要分析综合效益值θ,即首先判断DMU是否有DEA有效,如果有效

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浅谈数据包络分析

数据包络分析是一种用于进行综合评判分析的非参数方法。它使用线性规划来估计多个决策单元(DMU)的有效性,它广泛应用于生产、管理学和经济学等领域中。 评价思想 核心是通过对每个DMU的输入和输出数据进行综合分析,得出每个DMU效率的相对指标,然后将所有DMU效率指标排序,确定相对有效的DMU即有效的决策单元,为管理人员提供管理决策信息 举个例子,每个公司的各个部门可以看成是每个 对上面这个分式规划,很明显这个和输入输出数据的量纲单位无关,即不管输入输出量纲是否相同,计算所得的最优评价指数是不变的(毕竟是分式),现在的问题是如何求解这个最优化问题,分式规划或者叫非线性规划,在这类规划中我们需要尽可能地将其转化为线性规划 特点 非常适合用于多输出-多输入的有效性综合评价问题 应用DEA方法建立模型前无需对数据进行量纲化处理 无需任何人工赋权 结果只能评价决策单元的相对发展指标,而无法对实际的发展水平量化表示 由于各个决策单元都是从最有利于自己的角度分别求得权重

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    数据包络分析教程

    [g4uwywfvci.png] 数据包络分析(Data Envelopment Analysis,也称DEA)是一种用于进行前沿分析的非参数方法。 为什么数据包络分析这么有趣? 数据包络分析的描述和假设 [8wfuvxwfxg.jpeg] 正如我们前面所讨论的,DEA是一种被发明用来衡量商业生产力的方法。因此,它的一些观点来自于在这种背景下衡量生产力的方法。 此外,数据包络分析它假设:特征值可以作为非负权重的加权总和被线性组合起来,并形成输入和输出之间的比率,以测量每条记录的效率。为了让一个记录变得有效,它必须对于被提供的输入给予我们一个“良好”的输出。 数据包络分析不是在我们运行分析之前设置特征值的权重然后决定它们的重要度,而是从数据来估量它们。此外,每个记录的权重都是不一样的!

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    数据包络分析–SBM模型(第一篇)

    数据包络分析–SBM Model DEA–SBM model 扩充知识–radial and non-radial SBM model 模型解释1 模型解释2 变型 对偶模型 SBM-efficiency 比如说,在第一章中所介绍的CCR模型,其模型可表示为(用基于输入向的包络型): 可以看到x0是通过与theta进行乘积来实现压缩(theta小于等于0),这说明投入项可以按照一个比例进行乘积,

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    R语言之包络分析包的简介

    数据包络分析(data envelopment analysis,DEA)是一个对多投入\多产出的多个决策单元的效率评价方法。是1978年由CHARNES和COOPER创建的。可广泛使用于业绩评价。 样例数据: ? 可视化展示函数: ?

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    【Matlab量化投资】用数据包络分析和基因算法进行选股分析?你get了吗!(附源程序)

    本文主要介绍用数据包络分析和基因算法按上市公司的基本面数据进行选股分析。其中基因算法用于选择基本面指标,数据包络分析对股票进行效率评分。‍‍‍‍‍ ‍ 由于代码较长,‍本文只贴‍出一部分 完整代码获取方式在文末放送‍ “ 数据包络分析数据包络分析(DEA)是线性规划模型的应用之一,它是由美国运筹学家A. Charnes和W. W. 通过实证分析,股票效率分析的DEA方法也是可行的,成功的。 数据包络分析的步骤如下:1.明确评价目的;2.选择决策单元;3.建立输入/输出指标体系;4.搜集和整理数据资料;5.DEA模型的选择;6.分析评价结果并提出决策建议。 . ? ? ? ? 好了,今天就写这里,想要获取完成代码,请在后台回复“数据包络分析

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    Matlab绘制信号包络线

    Matlab绘制包络线可以通过hilbert或者envelope实现,先说hilbert ---- Hilbert 变换 Hilbert 变换可用于形成解析信号。 工具箱函数 hilbert 计算实数输入序列 x 的 Hilbert 变换,并返回相同长度的复数结果,即 y = hilbert(x),其中 y 的实部是原始实数数据,虚部是实际 Hilbert 变换。 解析信号的幅值是原始信号的复包络。 这个函数首先移除x的均值,然后在计算包络线之后再把它加回来。如果x是一个矩阵,那么包络线对x的每一列都是独立的。 'linewidth',1.5) legend('signal','上包络线','下包络线') hold off

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    Python-绘制曲线的包络线

    之前分享过matlab如何绘制包络线(传送门:Matlab绘制信号包络线),今天分享一下python如何实现 包络线基于scipy库,利用scipy.signal.hilbert 用法: scipy.signal.hilbert (x,N=None,axis=-1) 使用希尔伯特变换计算分析信号。 入参: x--信号数据 N--傅里叶分量的数目。默认值:x.shape[轴] Axism--int,沿其执行变换的轴。默认值:-1。 样例使用希尔伯特变换来确定调幅信号的振幅包络和瞬时频率。 瞬时相位对应于分析信号的相位角。

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    Python 基于FIR实现Hilbert滤波器求信号包络详解

    在通信领域,可以通过希尔伯特变换求解解析信号,进而求解窄带信号的包络。 \数据集2\pre2012\bflute\BassFlute.ff.C5B5.aiff' time_series, fs = lib.load(ex, sr=None, mono=True, res_type ' :param x: 输入信号 :param fs: 信号采样频率 :param order: 希尔伯特滤波器阶数 :param pic: 是否绘图,bool :return: 包络信号 以上这篇Python 基于FIR实现Hilbert滤波器求信号包络详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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    手把手教你EMD算法原理与Python实现(更新)

    算法过程分析 筛选(Sifting) 求极值点 通过Find Peaks算法获取信号序列的全部极大值和极小值 拟合包络曲线 通过信号序列的极大值和极小值组,经过三次样条插值法获得两条光滑的波峰/波谷拟合曲线 ,即信号的上包络线与下包络线 均值包络线 将两条极值曲线平均获得平均包络线 中间信号 原始信号减均值包络线,得到中间信号 判断本征模函数(IMF) IMF需要符合两个条件:1)在整个数据段内,极值点的个数和过零点的个数必须相等或相差最多不能超过一个 IMF 1 获得的第一个满足IMF条件的中间信号即为原始信号的第一个本征模函数分量IMF 1(由原数据减去包络平均后的新数据,若还存在负的局部极大值和正的局部极小值,说明这还不是一个本征模函数,需要继续进行 在这个假设 基础上,复杂信号 的EMD分解步骤如下: 步骤1: 寻找信号 全部极值点,通过三次样条曲线将局部极大值点连成上包络线,将局部极小值点连成下包络线。上、下包络线包含所有的数据点。 步骤3: 若 不符合IMF条件,则将 作为原始数据,重复步骤1、步骤2,得到上、下包络的均值 ,通过计算 是否适合IMF分量的必备条件,若不满足,重复如上两步 次,直到满足前提下得到 。

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    创伤后应激障碍的EEG功能连接特征

    然后从每个正交化的分析时间序列计算功率包络,并取这些包络的自然对数来使它们更正常。对于每个顶点对,得到对数变换后的功率包络之间的Pearson相关系数。 为了进行比较,根据非正交化分析时间序列计算的原始功率包络的连通性矩阵也被类似地计算出来。 排除了行为数据中的无反应或超时反应。 3 结果 3.1 健康对照受试者的方法验证研究 图2显示了在我们的验证样本中使用功率包络连接获得的网络连接模式。 此外,与计算功率包络连通性期间正交化重要性的预期一致,类似于上述对非正交化功率包络进行的分析未能产生任何显著的组差异结果。 通过采用一种新的分析方法(功率包络正交化)来缓解体积传导,可以使用静息状态EEG连通性分析来揭示PTSD的稳固连接轮廓。

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    蜂窝射频功率放大器的包络跟踪电源芯片

    重新定义的用户体验需要长期演进 (LTE) 技术提供高数据速率。 通过复杂的RF调制和更高的平均输出功率实现高数据速率,将传统RF功率放大器(PA)的效率降低到不可接受的水平,无论是对于现有智能手机设计的散热还是电池寿命。 包络跟踪(ET) 是一种用于射频 PA 的新型电源管理技术,可提高效率、最大限度地减少热量产生并延长电池寿命。高数据速率和更长的电池寿命可提高整体 LTE 用户体验。 尽管LTE频谱效率有所提高,但传输的数据量越大,也需要更多的功率。 20 多个不同 LTE 频段的存在增加了开关、滤波器和调谐器网络的射频前端复杂性。 收发器必须在包络信号和RF信号路径之间保持最佳时序对准,以防止PA线性度和输出噪声下降。 包络跟踪 PA 与平均功率跟踪 PA 不同。

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    数据分析框架|数据分析

    数据分析数据时代和数据经济里面的“硬实力”,数据分析有一套系统的科学的方法论,简称为“数据分析框架”。 数据分析是什么?为什么要掌握和应用数据分析呢?每一位数据人在玩数据的路上,都可以问问自己。 关于数据分析是什么,可以阅读这篇文章《数据分析到底是什么》 1 数据分析框架,数据分析的方法论和指南针。 ? 2 数据分析流程,数据分析的思考路线和工作步骤。 ? 说明:这两图片摘录埃森哲数据分析方法论 看了数据分析框架和数据分析流程图,数据人很容易想到IBM公司的数据挖掘标准:CRISP-DM,标准如下图所示: ? 这个标准就是数据分析框架和流程的源泉,关于这个标准简要说明如下。 ,评价结果,重审过程 部署(deployment):分析结果应用 俗话说“实践出真知”。

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    EMD算法原理与实现

    传统的滤波方法通常不满足对非线性非平稳分析的条件,1998年黄鄂提出希尔伯特黄变换(HHT)方法,其中包含经验模式分解(EMD)和希尔伯特变换(HT)两部分。 EMD算法原理: 步骤1: 寻找信号全部极值点,通过三次样条曲线将局部极大值点连成上包络线,将局部极小值点连成下包络线。上、下包络线包含所有的数据点。 步骤2: 由上包络和下包络线的平均值 ,得出 若满足IMF的条件,则可认为是的第一个IMF分量。 步骤3: 若不符合IMF条件,则将作为原始数据,重复步骤1、步骤2,得到上、下包络的均值,通过计算是否适合IMF分量的必备条件,若不满足,重复如上两步次,直到满足前提下得到。

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    用JAVA测量DEA页面的社交媒体流行度

    [socialmedia-popularity.jpg] 在前面的文章中,我们讨论了数据包络分析技术,我们已经看到它如何被用作一个有效的非参数排序算法。 查看包com.datumbox.framework.algorithms.dea以查看Java中数据包络分析的实现。 数据包络分析在JAVA中的实现 代码是用JAVA编写的,可以直接从Github下载。它在GPLv3许可下,所以可以随意使用它,修改它,并自由地重新分配。 该代码实现了数据包络分析算法,使用lp_solve库来解决线性规划问题,并使用来自网站SEO分析索引的提取数据,以便基于Facebook,Google+和Twitter上的份额构建网页的综合社交媒体流行度度量标准 使用数据包络分析JAVA实现 在DataEnvelopmentAnalysisExample类中,我提供了2个不同的如何使用代码的例子。

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    数据分析项目-数据分析岗位近况分析

    数据读取 理解数据 数据清洗 数据分析 1、数据读取 #导入相关模块 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as 发现存在异常数据,这里需要对不相关的职位进行去除 df=df.loc[df.position.str.contains('数据|分析|Data|算法|Bi|ETL')] df.shape[0] 3423 考虑数据类的岗位有数据运营、数据挖掘、商业分析师、算法工程师、ETL工程师等 salary_range字段清洗 #观察salary_range字段 df['salary_range'].unique( 4、数据分析 整体思路 数据类岗位整体需求 城市、学历、工作经验对薪水的影响 不同岗位对应的学历要求、薪水分布情况 公司一般会用什么福利待遇来吸引求职者 不同岗位要求的关键技能点是什么 1、数据类岗位整体需求 +list_tag4+list_tag5).value_counts() #数据分析职位相关技能 #数据挖掘职位相关技能

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    信号处理中包络是什么意思_重庆邮电大学复试通信原理

    加密是为了保证信息的安全,人为得将传输的数字序列扰乱,只有能够对数据正确解密的人才能获取信息。 信道容量的定义 信道容量是指信号能在信道中可实现无差错传输数据的最大平均信息速率。 通过频谱分析,可以确定信号需要占据的频带宽度,还可以获得信号谱中的直流分量,位定时分量,主瓣宽度和谱滚降衰减速度等信息。 50. 构成AMI码和HDB3码的规则是什么?它们各有什么优缺点? 包络检波法也是类似的将分离出来的两个2ASK信号经过包络检波器去检出两路信号,再用抽样判决器还原出原始信号。 直接序列扩频在发送端直接用高码率的扩频码去展宽数据信号的频谱,在接收端再用同样的扩频序列进行解扩。

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    用JAVA的DEA算法衡量社交媒体页面的流行度

    在这篇博文中,我们将开发出一个JAVA数据包络分析的实例,我们将用它来评估网络上的网页和文章的社交媒体流行度。该代码是开源的(在GPL v3 license下),您可以从Github免费下载。 数据包络分析在JAVA中的实现 代码是用JAVA编写的,可以直接从Github下载。它是根据GPLv3许可的,所以可以随意使用它,修改它,或者再分发。 该代码实现了数据包络分析(Data Envelopment Analysis)算法,使用lp_solve库来解决线性规划问题,并使用Web搜索引擎优化分析(Web SEO Analytics )索引提取的数据 (原博文之后数据包络分析(Data Envelopment Analysis)算法及其实现全部简称了DEA,请读者注意,译者注。) 如何使用数据包络分析的JAVA实现 在DataEnvelopmentAnalysisExample类中,我提供了2个不同的关于如何使用代码的例子。

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    山东大学高频电子线路实验四 振幅调制与解调实验详解

    Multisim 仿真】 【实际实验分析】 1)普通振幅调制 2)用模拟乘法器实现平衡调制 三、包络检波实验任务 【实验目的】 【实验设备】 【实验原理】 【Multisim 仿真】 【实际实验分析】 然后改变信号的幅度,观察到波形变化如下所示: 记录实验数据如下表所示: Vi/V 0 0.4 0.81 1.18 1.67 VCC/V 0 2.88 2.97 3.01 3.45 VΩ/V 0 2.84 保持其电压不变,改变信号频率,结果如下图所示: 记录实验数据如下表所示: F/kHz 0.99 1.17 1.61 1.94 2.42 4.22 6.01 10.19 VCC/V 3.36 3.27 如下图所示: (5)改变调制信号的频率F,保持其他参数不变,观察输出波形的变化,如下图所示:  由上图分析可知,随着频率不断增大,由公式  可知,包络的变化是随着调制信号频率Ω而变化的,因此输出信号的包络的频率与调制信号的频率之间存在联系 对于幅度调制信号,由于其包络与调制信号呈线性关系,通常采用二极管峰值包络检波电路;而DSB或SSB信号的解调只能用同步检波。 二极管包络检波器分为峰值包络检波器和平均包络检波器。

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