DEA是一个线性规划模型，表示为产出对投入的比率。通过对一个特定单位的效率和一组提供相同服务的类似单位的绩效的比较，它试图使服务单位的效率最大化。在这个过程中，获得100%效率的一些单位被称为相对有效率单位，而另外的效率评分低于100%的单位被称为无效率单位。
那么R语言中DEA线性规划模型是怎么实现的，接下来我们介绍一个R包Benchmarking。其所包含的函数列表：
Benchmarking包的安装
1. R包的安装：install.packages("Benchmarking") 。
2.效率计算函数dea()的应用。
首先，我们看下官方的函数参数：
样例数据：
可视化展示函数：
效率计算样例程序：
data(charnes1981)
x <- with(charnes1981,cbind(x1,x2,x3,x4,x5))
y <- with(charnes1981,cbind(y1,y2,y3))
e <- dea(x,y) # Farrell inputefficiency; vrs technology
np <- get.number.peers(e) #每种效率的比例及数量
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