1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29
| str(data)
'data.frame': 60 obs. of 9 variables:
$ Cf_code : Factor w/ 60 levels "ADIF ",..: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
$ Lignes1112 : num 7 2 34 2 29 2 2 20 5 2 ...
$ Train_km1204 : num 17 1 34 1 12 1 1 35 1 1 ...
$ Locomtives : int 0 252 833 480 96 26 1673 43 149 829 ...
$ SiegesOfferte2215: num 1 1 25 1 20 1 19 10 14 7 ...
$ EffectifTotal3111: num 12 2 49 11 27 24 32 30 6 17 ...
$ Tonne_km5113 : num 2 33 39 14 43 2 36 25 26 30 ...
$ Voyageur_Km6303 : num 1 1 17 1 1 20 5 1 1 1 ...
$ ANNEE : int 2011 2011 2011 2011 2011 2011 2011 2011 2011 2011 ...
> dea(cbind(data$Lignes1112,data$EffectifTotal3111,data$SiegesOfferte2215,data$Locomtives), cbind(data$Voyageur_Km6303,data$Tonne_km5113,data$Locomtives),RTS="crs", ORIENTATION="out")
[1] 1.901 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000
[13] 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 2.160 1.000 1.000 1.470 1.000
[25] 1.000 1.000 1.000 1.000 3.846 1.000 2.097 1.000 3.096 1.000 1.000 1.000
[37] 1.000 1.000 1.000 4.634 1.000 2.909 1.576 1.000 1.000 1.000 1.000 1.785
[49] 1.000 8.000 1.121 1.000 1.000 1.000 3.658 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000
> cf<-dea(cbind(data$Lignes1112,data$EffectifTotal3111,data$SiegesOfferte2215,data$Locomtives), cbind(data$Voyageur_Km6303,data$Tonne_km5113,data$Locomtives),RTS="crs", ORIENTATION="out")
> eff(cf)
[1] 1.901487 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000
[9] 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000
[17] 1.000000 1.000000 1.000000 2.159679 1.000000 1.000000 1.470058 1.000000
[25] 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 3.845674 1.000000 2.096654 1.000000
[33] 3.096343 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 4.633829
[41] 1.000000 2.909010 1.576355 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 1.785013
[49] 1.000000 8.000000 1.120818 1.000000 1.000000 1.000000 3.657993 1.000000
[57] 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 |
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