标题：dea
简介
《数据包络分析》（DEA）是一本关于数据包络分析（DEA）方法、模型和理论的专著，是作者十几年工作的总结。第一章详细地讨论了DEA模型C2R；第二章讨论了微观经济学中的效率和生产可能集，为以后各章的讨论做微观经济方面的准备；第三章使用具有取值0和1的三个参数的综合DEA模型，统一形式地讨论了“经典”的DEA模型C2R，BC2，FG和ST；第四章给出了综合DEA模型对应的生产可能集的（弱）生产前沿面的特征、结构及构造方法；第五章研究了决策单元的规模收益和“拥挤”迹象分析；第六章研究了综合DEA模型的对策论背景；第七章研究了具有无穷多个决策单元的DEA模型；第八章使用DEA方法进行技术进步评估；第九章研究非参数的DEA最优化模型；第十章和第十一章分别研究了具有“偏好锥”和“偏袒锥”的综合DEA模型及其性质和作用。
在人们的生产活动和社会活动中常常会遇到这样的问题：经过一段时间之后，需要对具有相同类型的部门或单位（称为决策单元）进行评价，其评价的依据是决策单元的“输入”数据和“输出”数据，输入数据是指决策单元在某种活动中需要消耗的某些量，例如投入的资金总额，投入的总劳动力数，占地面积等等；输出数据是决策单元经过一定的输入之后，产生的表明该活动成效的某些信息量，例如不同类型的产品数量，产品的质量，经济效益等等．再具体些说，譬如在评价某城市的高等学校时，输入可以是学校的全年的资金，教职员工的总人数，教学用房的总面积，各类职称的教师人数等等；输出可以是培养博士研究生的人数，硕士研究生的人数，大学生的人数，学生的质量（德，智，体），教师的教学工作量，学校的科研成果（数量与质量）等等．根据输入数据和输出数据来评价决策单元的优劣，即所谓评价部门（或单位）间的相对有效性。
数据包络分析是运筹学的一个新的研究领域。Charnes和Cooper等人的第一个应用DEA的十分成功的案例，是在评价为弱智儿童开设公立学校项目的同时，描绘出可以反映大规模社会实验结果的研究方法。在评估中，输出包括“自尊”等无形的指标；输入包括父母的照料和父母的文化程度等，无论哪种指标都无法与市场价格相比较，也难以轻易定出适当的权重（权系数），这也是DEA的优点之一。　 　 
发展
1978年由著名的运筹学家A.Charnes,W.W.Cooper和 E.Rhodes首先提出了一个被称为数据包络分析（Data Envelopment Analysis，简称DEA）的方法，去评价部门间的相对有效性（因此被称为DEA有效）．他们的第一个模型被命名为CCR模型．从生产函数角度看，这一模型是用来研究具有多个输入、特别是具有多个输出的“生产部门”同时为“规模有效”与“技术有效”的十分理想且卓有成效的方法.1984年 R.D.Banker,A.Charnes和W.W.Cooper给出了一个被称为BCC的模型.1985年Charnes,Cooper和 B.Golany,L.Seiford,J.Stutz给出了另一个模型（称为CCGSS模型），这两个模型是用来研究生产部门的间的“技术有效”性的．1986年Charnes，Cooper 和魏权龄为了进一步地估计“有效生产前沿面”，利用Charnes,Cooper和K.Kortanek于1962年首先提出的半无限规划理论，研究了具有无穷多个决策单元的情况，给出了一个新的数据包络模型——CCW模型．1987年Charnes,Cooper，魏权龄和黄志民又得到了称为锥比率的数据包络模型——CCWH模型．这一模型可以用来处理具有过多的输入及输出的情况，而且锥的选取可以体现决策者的“偏好”．灵活的应用这一模型，可以将CCR模型中确定出的DEA有效决策单元进行分类或排队等等．这些模型以及新的模型正在被不断地进行完善和进一步发展．
功能
上述的一些模型都可以看作是处理具有多个输入（输出越小越好）和多个输出（输入越大越好）的多目标决策问题的方法．可以证明，DEA有效性与相应的多目标规划问题的pareto有效解（或非支配解）是等价的．数据包络分析（即DEA）可以看作是一种统计分析的新方法．它是根据一组关于输入－输出的观察值来估计有效生产前沿面的．在经济学和计量经济学中，估计有效生产前沿面，通常使用统计回归以及其它的一些统计方法，这些方法估计出的生产函数并没有表现出实际的前沿面，得出得函数实际上是非有效的．因为这种估计是将有效决策单元与非有效决策单元混为一谈而得出来的．在有效性的评价方面，除了DEA方法以外，还有其它的一些方法，但是那些方法几乎仅限于单输出的情况．相比之下，DEA方法处理多输入，特别是多输出的问题的能力是具有绝对优势的．并且，DEA方法不仅可以用线性规划来判断决策单元对应的点是否位于有效生产前沿面上，同时又可获得许多有用的管理信息．因此，它比其它的一些方法（包括采用统计的方法）优越，用处也更广泛．
DEA的优点吸引了众多的应用者，应用范围已扩展到美国军用飞机的飞行、基地维修与保养，以及陆军征兵、城市、银行等方面。这一方法应用的领域正在不断地扩大．它也可以用来研究多种方案之间的相对有效性（例如投资项目评价）；研究在做决策之前去预测一旦做出决策后它的相对效果如何（例如建立新厂后，新厂相对于已有的一些工厂是否为有效）．DEA模型甚至可以用来进行政策评价． 
最引人注目的研究是把DEA与其它评价方法进行比较．例如将DEA应用于北卡罗来纳州各医院的有效性评价．已有的按计量经济学方式给出的回归生产函数认为，此例中不存在规模收益．DEA的研究发现，尽管使用同样的数据，回归生产函数不能象DEA那样正确测定规模收益．其关键在于（a）DEA和回归方法虽然都使用给定的同样数据，但使用方式不一样；（b）DEA致力于每个单个医院的优化，而不是对整个集合的统计回归优化．在其它的研究中，例如在评价医院经营有效性时，将DEA与马萨诸塞州有效性评定委员会使用的比例方法进行了比较，当使用模拟方法对DEA进行检验后认为，尽管由回归函数产生的数据有利于回归方法的使用，但是DEA方法显得更有效．
DEA方法和模型，以及对DEA方法的理解和应用还在不断的发展和深入．除了上面提到的新的模型BCC、CCGSS、CCW和CCWH模型外，在具体使用 DEA方法时，例如“窗口分析”方法，使DEA的应用范围拓广到动态情形；将DEA应用于决策单元为私人部门（商业公司）时，各决策单元之间存在着激烈的相互竞争作用等情况． 
特别值得指出的是，DEA方法是纯技术性的，与市场（价格）可以无关．可以预言，这一方法在我们社会主义国家也会得到广泛应用．
——摘自魏权龄著《评价相对有效性的DEA 方法》，1988.
DEA网站
Lawrence M. Seiford教授主持的一个关于DEA的文献索引，主要是1978—1996各年有关DEA的论文索引。　Laura关于DEA与生产力问题的一个论坛。有大量关于DEA网站的链接，并提供DEA文献下载、DEA软件、DEA工作者个人主页等的相关链接。　一个关于DEA的介绍性网站，由Tim Anderson博士主持。该网站提供了关于DEA的基本知识，也可以从该站链接到其它专业性的DEA网站上。　Gabriel Tavares主持的一个DEA专业网站。包括DEA文献、DEA软件、DEA工作者个人主页等的链接等。　Warwick大学的DEA研究小组（包括Robert Dyson，Emmanuel Thanassoulis，Antreas Athanassopoulos，Ali Emrouznejad，Rachel Allen，Ana Ribeiro dos Santos，Nikos Maniadakis等）成员Ali Emrouznejad教授关于DEA的一个专门网站，包括DEA模型，文献索引，软件，课程，数据集，DEA 工作者等情况，内容较为详细。　这是中国人民大学魏权龄教授（Professor Quanling Wei）任主编的一个DEA网站。其内容包括：DEA简介、DEA文献索引、中国人民大学“运筹学与数量经济研究所”研制的DEA软件介绍等等。其中，DEA 文献索引搜集了中国（大陆）学者自1986年以来在国内外刊物上发表的文章，以及与DEA有关的专著和教材。
其他说明
美国禁毒署（Drug Enforcement Administration，简称DEA）是美国司法部下属的执法机构，主要任务是打击美国境内的非法毒品交易和使用。美国禁毒署不仅在国内对于《联邦列管物质法案》所列物品，同联邦调查局享有共同管辖权，而且承担了在国外协调和追查美国毒品调查的任务。
美国禁毒署成立于1973年7月1日，是依照1973年3月28日由美国总统尼克松签署的1973年第二号重组计划建立的。它建立的初衷是希望有一个单一的执行禁毒法案的联邦机构，并加强和协调政府的毒品管制行动。美国国会也对日益泛滥的毒品问题十分担忧，便接受了该提议。于是，由麻醉药物和危险药物管理局、毒品滥用稽查办公室（英语：Office of Drug Abuse Law Enforcement）和其他一些联邦机构合并成立了新的美国禁毒署。
  美国禁毒署印也被翻译为美国药品强制管理局，从英文名称上看似乎像中国的药品监督局，其实这里的药品（drug）主要指违禁药品，比如毒品，而食品药品监督局（Food and Drug Administration，FDA）才是真正的相当于中国药品监督局的机构。美国禁毒署的权力非常之大，武器配备也很强，美国禁毒署由美国总统任命、美国众议院批准的禁毒署主管（Administrator of Drug Enforcement）领导。主管通过司法部副部长向美国司法部长汇报。主管的副手包括一名副主管（Deputy Administrator）、行动主任（Chief of Operations）、总检视（Chief Inspector）以及三名助理主管（Assistant Administrator，分管行动支援、情报和人力资源部门）。其他高级职员包括财务主管（Chief Financial Officer）和法律总顾问（Chief Counsel）。主管和副主管外的职员无需总统任命，都是政府工作人员。禁毒署总部位于弗吉尼亚州阿灵顿县，它的训练部门设置在弗吉尼亚州的匡提科（英语：Quantico, Virginia）。在美国分布着21个分局，227个办事处，在其他62个国家设有86个国外办事处，10,891名雇员（2006年数据）其中特别调查员5,500人。它的工作权限包括：调查有关的犯罪行为，监视有关的犯罪活动，对贩毒集团的秘密渗透。该机构有一个独一无二的特权，根据美国和某些国家的协议，比如墨西哥（911后，禁毒署的飞机可以飞越墨西哥边境执行任务），它有权在这些国家采取调查行动，这种权利是美国其它警察机构所没有的。[1]
20世纪70年代初，美国缉毒局在华盛顿特区市区的西北I大街1405号设立了总部。80年代，由于对联邦毒品管制法律执行的日益重视，美国禁毒署急剧膨胀，总部办公人员也随之增多，禁毒署开始寻觅新的总部地址。最初，阿肯色州、密西西比州以及其他一些美国周边的废弃军事基地都列入考虑范围。但是，时任美国司法部长的埃德文·米斯（英语：Edwin Meese）认为总部应该离司法部长办公室较近。因此，1989年，禁毒署总部迁往弗吉尼亚州阿灵顿县彭特根城城（英语：Pentagon City, Arlington, Virginia）的陆军-海军大道（Army-Navy Drive）600-700号。
1995年4月19日，俄克拉何马城爆炸案主凶之一蒂莫西·詹姆斯·麦克维袭击了俄克拉荷马州的艾尔弗雷德·P·默拉联邦大楼，该大楼是联邦调查局、联邦烟酒及武器管理局以及美国禁毒署的区域办公地，这些部门遭到袭击的原因是，麦克维认为他们都是压制人权，执行不公的工具；此次袭击导致两名禁毒署雇员、一名任务部门成员以及两名合同工死亡。为此，禁毒署总部的建筑群根据美国联邦建筑安全标准（英语：United States federal building security）被列为第四层级，即恐怖袭击的高风险目标。 
1999年，禁毒署在阿灵顿开办了毒品执法管理博物馆（Drug Enforcement Administration Museum）。2003年2月，禁毒署又在其前瞻性科学办公室中开设了数字化证据实验室。洗护用品二乙醇胺（Diethanolamine，DEA）是洗护用品特别是洗发水中常添加的乳化剂和中和剂，另外常用的还有TEA（三乙醇胺）和一乙醇胺（MEA）。TEA和DEA会对鼻、咽喉和皮肤引起刺激，更严重的是当DEA、TEA与胺结合起化学反应，会生成致癌物质亚硝胺。胺是常用的防腐剂，皮肤和身体都经常吸收胺这种化学物质。因此，存在体内的DEA、TEA及胺很容易产生化学反应，生成致癌物亚硝胺。
当用这种叫做二乙醇胺（Diethanolamine，DEA）的成分洗妊娠小鼠的皮肤时，胎儿的细胞生长受到抑制，并且大脑复杂记忆的海马区域的细胞死亡增加。之前对DEA的研究主要集中在它的致癌可能性上。这项新的研究首次分析了这种化合物对大脑发育的影响。
研究人员表示，这些发现还需要进一步的研究加以确证，建议孕妇不要使用含这种物质的洗发水还不合适。这项研究公布在8月的FASEB杂志上，并且是该期杂志的封面故事。
DEA似乎可以抑制身体吸收维生素B的能力。怀孕妇女需要补充额外的维生素B以便将这种营养物质传递给胎儿。在美国，每年销售出的DEA超过100000吨。它不但被用作洗发水中的润湿或黏稠剂，而且还用在洗手液、头发定形剂和防晒品中。
这项研究中所使用的DEA的剂量是洗发水中含量的10倍。大多数人从个人护理品中吸收的这种物质的量是否会导致伤害还不清楚。因此，Zeisel和同事现在正在进行进一步研究希望能确定出导致这种在小鼠中发生的情况的最低剂量。密码学即数据加密算法（data encryption algorithm）。最广泛使用的对称分组加密方案是基于数据加密标准（DES），DES有原美国国家标准局（现美国国家标准与技术研究所，NIST）于1977年采用，以美国联邦信息处理标准FIPS PUB 46发布。这个算法本身被称为DEA。
DES和DEA两个词还可以互换使用。但是，DES文档的最新版本包含了这里描述的DEA的规范再加上的三重DEA（3DES）。DEA和3DES都是数据加密标准（data encryption standard）的一部分。另外，已采用了官方词语3DES，三重DEA算法的典型情况下直三重DES并写作3DES。（摘自《网络安全基础-应用与标准（第4版）》，作者 william stallings，白国强等译）
释义
女神（拉丁文）