Zobrazeno 1 - 10
of 559
pro vyhledávání: '"Liang, Liang"'
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Applications of Management Science
Publikováno v:
Journal of Management Science and Engineering. 6:467-481
Performance evaluation for universities or research institutions has become a hot topic in recent years. However, the previous works rarely investigate the multiple departments’ performance of a university, and especially, none of them consider the
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
European Journal of Operational Research. 292:238-249
How to evaluate the performance of decision-making units (DMUs) with fixed-sum outputs is a timely and challenging question in data envelopment analysis (DEA). Two major challenges are (1) how to determine a common equilibrium efficient frontier and
Publikováno v:
Annals of Operations Research. 304:453-480
The majority of data envelopment analysis (DEA) models can be linearized via the classical Charnes–Cooper transformation. Nevertheless, this transformation does not apply to sum-of-fractional DEA efficiencies models, such as the secondary goal I (S
Publikováno v:
Annals of Operations Research. 302:173-210
Data envelopment analysis (DEA) has proven to be a powerful technique for performance evaluation since its inception. Since the traditional DEA approaches lack discrimination power among efficient decision-making units (DMUs), the cross efficiency me