前回の続き
包絡分析モデルをやろうとしたが、Pythonでのやり方があまりわからず検索して出てきたRでの方法でやってみた。
例のごとくサンプルの問題はこちらのサイトから引用している
NTTデータ数理システムNumerical Optimizer Sample問題集
包絡分析法(DEA)モデル
例題は次のページを参照
2.4 包絡分析法(DEA)モデル
条件の異なる店舗からそれぞれの効率を分析する。
従業員や営業時間をコスト、売上をパファーマンスとしコストパファーマンスを分析する。
Rのベンチマークライブラリを用いて分析する。
こちらを参考
【R】包絡分析（DEA)や確率フロンティア分析（SFA)のRパッケージ: Benchmarking
DEAモデル
# ライブラリインストール(任意)
install.packages("Benchmarking")
# ライブラリインストール
library(Benchmarking)
# コストをインプット
x <- cbind(c(5, 10, 20, 20, 30, 50),c(24, 12, 12, 24, 12, 12))
# アウトプットとなるパフォーマンス
y <- matrix(c(2, 6, 10, 12, 12, 20),ncol=1)
# deaを使って分析する
e <- dea(x,y, RTS = "drs", ORIENTATION="in")
eff(e)
出力
# 結果
0.666666666666667・1・1・1・0.9・1
6個の数値が出力された。6店舗あったのでこれがそれぞれの効率(コストパファーマンス)になる。
一番効率が良いものを1として、それぞれの効率を表している。
つまり1番目の店舗は効率が良い店舗に比べて効率が悪く約67%の効率であることがわかる。