Resumen

Evaluar la eficiencia según los diferentes estados de rendimientos a escala (RTS) es crucial para la asignación de recursos y la toma de decisiones científicas para las unidades de toma de decisiones (DMUs), pero este tipo de evaluación se vuelve muy difícil cuando las DMUs se encuentran en un entorno aleatorio incierto. En este artículo, intentamos explorar el enfoque de análisis de envoltura de datos inciertos aleatorios para resolver el problema de que los insumos y productos de las DMUs son variables aleatorias inciertas. La teoría de la probabilidad se aplica para manejar las variables aleatorias inciertas, y por lo tanto, se proponen dos modelos de evaluación, uno para rendimientos a escala crecientes (IRS) y otro para rendimientos a escala decrecientes (DRS), respectivamente. Junto con la conversión de los dos modelos inciertos aleatorios en formas equivalentes correspondientes, también proporcionamos un ejemplo numérico para ilustrar los resultados de evaluación de estos modelos.

• Materias:Ecuaciones diferenciales parciales Ecuación de difusión Sistema de discriminación Singularidad Acoplamiento electromecánico
• Subjects:Partial differential equations Diffusion equation Discrimination system Singularity Electromechanical coupling
• Palabras claves:Eficiencia; Rendimientos a escala; Análisis de envoltura de datos; Variables aleatorias inciertas; Teoría de probabilidad; Ejemplo numérico
• Keywords:Efficiency; Returns to scale; Data envelopment analysis; Uncertain random variables; Chance theory; Numerical example