Resumen

En el curso de mejorar varias habilidades de los modelos de análisis envolvente de datos (DEA), se han llevado a cabo muchas investigaciones para clasificar las unidades de toma de decisiones (DMUs). Este es un tema importante tanto en teoría como en práctica. Existen una variedad de documentos que aplican diferentes métodos de clasificación a un conjunto de datos reales. Aquí los métodos de clasificación se dividen en siete grupos. Dado que cada uno de los métodos existentes puede ser visto desde diferentes aspectos, es posible que algunos de estos grupos se superpongan con los demás. El primer grupo realiza la evaluación a través de una matriz de eficiencia cruzada donde las unidades son autoevaluadas y evaluadas por sus pares. En el segundo, las unidades de clasificación se basan en los pesos óptimos obtenidos del modelo multiplicador de la técnica DEA. En el tercer grupo, se tratan los métodos de súper eficiencia que se basan en la idea de excluir la unidad en evaluación y analizar los cambios en la frontera. El cuarto grupo involucra métodos basados

• Materias:Modelado matemático Modelo de red neuronal Tasa de convergencia Aritmética Ondículas libres
• Subjects:Mathematical modeling Neural network model Convergence rate Arithmetic Free wavelets
• Palabras claves:Habilidades; Análisis de envoltura de datos; Clasificación; Unidades de toma de decisiones; Métodos; Técnica DEA
• Keywords:Abilities; Data envelopment analysis; Ranking; Decision-making units; Methods; DEA technique