In this paper, we develop stepwise

In this paper, we develop stepwise regression data envelopment model to select important variables. We formulate null hypothesis to understand the importance of each variable and use Kruskal–Wallis test for this purpose. If the Kruskal–Wallis test does not reject the null hypothesis then we can conclude that all the variables are of equal importance as their presence and on the other hand absence of other variable does not create huge fluctuations in efficiency scores in fact give a complete ranking relative to base model. If the Kruskal–Wallis test does reject the null hypothesis this will imply there is significant fluctuation in the efficiency score relative to base model. And therefore we have to further check the pair of variables that causes the fluctuation in order to determine its importance using Conover–Inman test. The results of the proposed models are compared with the results of previously published models of the same dataset. The proposed models helps understand the extent of misclassification decision making units as efficient/inefficient when variables are retained or discarded alongside provides useful managerial prescription to make improvement strategies.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในกระดาษนี้ เราพัฒนาถดถอยยังคงรูปแบบขอบข้อมูลเพื่อเลือกตัวแปรที่สำคัญ เรากำหนดสมมุติฐาน null เพื่อเข้าใจถึงความสำคัญของแต่ละตัวแปร และใช้ทดสอบ Kruskal – สำหรับวัตถุประสงค์นี้ ถ้าการทดสอบ Kruskal – วาลลิปฏิเสธสมมติฐานว่าง เราสามารถสรุปว่า ตัวแปรมีเท่าสำคัญเป็นปัจจุบันของตน และคง ไม่มีตัวแปรอื่น ๆ ไม่สร้างความผันผวนมากในคะแนนประสิทธิภาพในความเป็นจริงทั้งหมดให้ในการจัดอันดับที่สมบูรณ์เมื่อเทียบกับรุ่นพื้นฐาน ถ้าการทดสอบ Kruskal – วาลลิปฏิเสธสมมติฐานว่างนี้จะบ่งบอกถึงความมีคะแนนประสิทธิภาพสัมพันธ์กับโมเดลพื้นฐานสำคัญผันผวน และดังนั้น เราต้องการ ตรวจสอบการจับคู่ของตัวแปรที่ทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงเพื่อกำหนดความสำคัญของการใช้ทดสอบโฮปมิลส์ – Inman ผลลัพธ์ของแบบจำลองที่เสนอมีการเปรียบเทียบกับผลของการเผยแพร่ก่อนหน้านี้รุ่นของชุดข้อมูลเดียวกัน รุ่นนำเสนอช่วยให้เข้าใจขอบเขตของการตัดสินใจการจัดประเภททำหน่วยเป็นประสิทธิภาพต่ำเมื่อมีสะสม หรือละทิ้งควบคู่ไปกับตัวแปรให้เป็นประโยชน์บริหารจัดการยาให้ปรับปรุงกลยุทธ์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในบทความนี้เรามีการพัฒนารูปแบบข้อมูลถดถอยห่อแบบขั้นตอนในการเลือกตัวแปรที่สำคัญ เรากำหนดสมมติฐานเข้าใจถึงความสำคัญของแต่ละตัวแปรและใช้การทดสอบ Kruskal-Wallis เพื่อวัตถุประสงค์นี้ หากการทดสอบ Kruskal-Wallis ไม่ปฏิเสธสมมติฐานแล้วเราสามารถสรุปได้ว่าตัวแปรทั้งหมดที่มีความสำคัญเท่าเทียมกันกับการปรากฏตัวของพวกเขาและในกรณีที่ไม่มีมืออื่น ๆ ของตัวแปรอื่น ๆ ที่ไม่สร้างความผันผวนอย่างมากในคะแนนที่มีประสิทธิภาพในความเป็นจริงให้การจัดอันดับที่สมบูรณ์ เมื่อเทียบกับฐานแบบจำลอง หากการทดสอบ Kruskal-Wallis ไม่ปฏิเสธสมมติฐานนี้จะบ่งบอกถึงการมีความผันผวนอย่างมีนัยสำคัญในคะแนนด้านประสิทธิภาพเมื่อเทียบกับฐานแบบจำลอง ดังนั้นเราจึงต้องมีการตรวจสอบต่อไปคู่ของตัวแปรที่ทำให้เกิดความผันผวนในการสั่งซื้อเพื่อตรวจสอบความสำคัญของการใช้การทดสอบคอนโอเวอร์-Inman ผลที่ได้จากแบบจำลองที่นำเสนอมีการเปรียบเทียบกับผลของรูปแบบการเผยแพร่ก่อนหน้านี้ของชุดเดียวกัน รุ่นที่นำเสนอจะช่วยให้เข้าใจขอบเขตของการตัดสินใจจำแนกทำให้หน่วยเป็นที่มีประสิทธิภาพ / ไม่มีประสิทธิภาพเมื่อตัวแปรจะถูกเก็บไว้หรือทิ้งข้างให้ตามใบสั่งแพทย์ในการบริหารจัดการที่มีประโยชน์เพื่อให้แนวทางการปรับปรุง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในกระดาษนี้เราพัฒนาแบบซองข้อมูล แบบจำลองการถดถอยในการเลือกตัวแปรที่สำคัญ เราตั้งสมมุติฐานการเข้าใจถึงความสำคัญของแต่ละตัวแปร และใช้ Kruskal Wallis Test ) เพื่อวัตถุประสงค์นี้ ถ้า Kruskal Wallis test และไม่ปฏิเสธสมมติฐานโมฆะแล้วเราสามารถสรุปได้ว่าตัวแปรทั้งหมดที่มีความสำคัญเท่าเทียมกับตน และในมืออื่น ๆที่ไม่มีตัวแปรอื่นที่ไม่สร้างความผันผวนอย่างมากในคะแนนประสิทธิภาพในความเป็นจริงให้จัดอันดับสมบูรณ์เมื่อเทียบกับรูปแบบพื้นฐาน ถ้า Kruskal – Wallis test ไม่ปฏิเสธสมมติฐานว่างนี้จะบ่งบอกถึงมีความผันผวนอย่างมีนัยสำคัญในคะแนนประสิทธิภาพเมื่อเทียบกับรูปแบบพื้นฐาน ดังนั้น เราจะต้องเพิ่มเติมตรวจสอบคู่ของตัวแปรที่ก่อให้เกิดความผันผวนในการพิจารณาความสำคัญของการใช้ Conover –อินเมินทดสอบ ผลของการนำเสนอรูปแบบมาเปรียบเทียบกับผลของการตีพิมพ์ก่อนหน้านี้ รูปแบบของชุดข้อมูลเดียวกัน การนำเสนอรูปแบบช่วยให้เข้าใจขอบเขตของการตัดสินใจผิดพลาดหน่วยประสิทธิภาพ / ไม่ได้ผลเมื่อตัวแปรจะถูกเก็บไว้ หรือทิ้งไปพร้อมกับให้ประโยชน์การบริหารยาเพื่อให้กลยุทธ์การปรับปรุง