考慮誤判成本之非對稱層別化資料包絡分析在二群體分類上之應用; Incorporated Misclassification Cost into an Asymmetric Stratified DEA Model for the Application of Two-Group Classification

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題名:	考慮誤判成本之非對稱層別化資料包絡分析在二群體分類上之應用;Incorporated Misclassification Cost into an Asymmetric Stratified DEA Model for the Application of Two-Group Classification
作者:	張東生
貢獻者:	企業管理學系
關鍵詞:	區別分析;誤判成本;資料包絡分析;工業工程類
日期:	2007-07-01
上傳時間:	2010-12-21 18:00:17 (UTC+8)
出版者:	行政院國家科學委員會
摘要:	兩群體區別分析(Discriminant Analysis)的樣本重疊部分是錯誤分類主要來源。Chang et al. (2005) 利用對稱性層別化資料包絡分析(Stratified Data Envelopment Analysis)所發展的無母數非線性區別程序可有效逐步將重疊區內的觀察樣本正確分類。當兩群體樣本數比率差異很大，且型Ⅰ誤差與型Ⅱ誤差的誤判成本(misclassification cost)差距懸殊時 (如疾病診斷或破產分析)，對稱性層別分析區別方法將使包絡面層別較少的群組產生較高誤判風險而降低區別力。因此本計畫提出非對稱性層別化資料包絡分析區別方法 (Asymmetric Stratified DEA )，並以總預期誤判成本取代傳統正確判斷率(hit-ratio) 為評估績效指標，以避免區別程序之正確判斷率偏重樣本個數較多的群體。研究期間：9508 ~ 9607
關聯:	財團法人國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心
顯示於類別:	[企業管理學系] 研究計畫

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