챕터5 DEA Linear Programming Model이론 복습입니다.

[강태규(경영)]

*데이터 포위 분석 (DEA)는 동일한 목표와 목표를 가진 단위의 상대적 작동 효율성을 측정하는 데 사용되는 LP 응용 프로그램입니다.

•예를 들어 DEA는 동일한 체인의 개별 패스트푸드 매장 내에서 사용되었습니다.

이 경우 DEA의 목표는 추가 연구와 필요한 경우 시정 조치를 위해 대상이 되어야 하는 비효율적인 타깃을 식별하는 것이었

습니다.

종합병원, 대학병원, 카운티병원, 주립병원을 대상으로 병원의 성과를 개선하는데 도움이 되는 방법을 논의하며

인풋값과 아우풋값을 아래와 같이 설정했습니다.

위와 같이 각 병원에 대해 값들을 보고 어떤 방식으로 접근하는지 알아보겠습니다.

4개 병원의 출력 측정값각각에 대해 복합병원의 출력은 4개 병원 모두에 대한 해당 출력의 가중 평균을 계산하여 결정됩니다.

3개의 입력 측정값 각각에 대해, 복합병원에 대한 입력은 동일한 가중치를 사용하여 4개 병원 모두에 대해 해당 입력의 가중 평균을 계산하여 결정됩니다.

각 병원의 의사 결정 번수입니다.

여기서 중요한 것은 DEA 접근 방식은 가중치의 합이 1과 같아야 합니다. 따라서 첫 번째 제약 조건식은

WG + WU + WC +WS = 1 

Composite hospital의 아우풋값은 위와 같은 방식으로 계산됩니다.

아웃풋의 일반적인 전제조건은  아래의 식이 적용되어

48.14wg + 34.62wu + 36.72wc + 33.16ws ≥ 36.72 입니다.

*부등호 주의

다음은 인풋입니다.

오늘 강의의 핵심이라고도 할 수 있습니다.

위에 보이는 ?는 E라고 표현될 수 있으며 E = 효율성 지표

Composite Hospital의 인풋이 타겟에 들어간 것 보다 얼마나 작은 것으로 나타날 수 있느냐 ? 라고 해석합니다.

*앞의 전제조건이 복합체의 아웃풋이 무조건 커야하기에

만약 E가 1이라면 타깃 병원이 크게 뒤떨어진다고 보긴 어렵다 = 걱정하기 어렵다, 준수하다로 해석되며

만약 E가 1보다 크다면 좋은의미를 나타내지만 좋다고 확정지어 말할 순 없습니다.

만약 E가 1보다 작다면 최소한 같은 아웃풋을 창출해내기에 타깃 병원은 다른 병원들에 비해 뒤떨어진다. 라 해석했습니다.

또한 인풋은 아웃풋의 반대 부등호를 ≤ 사용하여 최종적으로 

다음과 같은 식을 만들어 냅니다. 

*인풋 아웃풋의 부등호 차이 주의

*E를 인풋에 붙히기

오늘 중요한 것은 타깃병원이 얼마나 잘하고 있는지가 아닌 얼마나 뒤떨어져 있어 그것을 발견하는 것이 중요합니다.

기말고사를 앞두고 이론부터 차근히 복습중입니다.

[현승용]

DEA!