資料包絡分析慢步

 完全同意你這個判斷。DEA 能幫你看出某個訓練計劃是否「相對有效率」，但它不是處方箋；不同跑者的體質與目標差太多，不能照抄同儕的前緣解。更精確地說：

怎麼用 DEA，才能「學而不抄」？

1) 先分群，再比較

把跑者按可比性先分成同質群，再做 DEA：

• 生理：年齡、性別、體脂、VO₂max、乳酸閾值、跑齡、傷病史

• 目標：10K/半馬/全馬、追 PB 還是完賽

• 背景：可訓練時數、睡眠/壓力、地形/氣候

先分群（或做傾向分數/配對），避免把「馬拉松菁英」和「初馬」放在同一個前緣上。

2) 指標設計：投入 / 產出

• 投入（x）：總週時數、有效有氧時數、HIIT 次數、長距離里程、力量訓練時數、RPE、受傷/疲勞天數

• 產出（y）：比賽成績改善（%）、VDOT/VO₂max 變化、臨界速度/功率、慢性疲勞指標下降、傷害率降低

疲勞與受傷可視為「不良產出」：可轉到投入側或用帶方向性的 DEA 來處理。

3) 用 BCC（VRS）做同儕學習，但只「對齊方向」

• 效率 < 1 時，讀 slacks 與 目標值（x*、y*）：

  • 哪些投入要「少一點」；哪些產出要「多一點」。

  • Peers（λ） 告訴你該「向誰學、學多少比例」。

• 落地時不要 1:1 照抄同儕配方，而是把它當方向與幅度：例如「長跑里程 +10%、HIIT −1 次/週、力量 +30 分鐘」。

4) 動態與個體化：不是一次到位

• Window DEA / Malmquist：看效率隨週期（訓練期化）怎麼變，避免用一次快照決定長期策略。

• N-of-1 迭代：以 DEA 目標為區間（不是點），做 4–6 週微調 → 觀察回饋 → 再評。

• 系統思考 (SD)：把時滯（基礎慢慢養成、疲勞累積）納入，避免短期追效率、長期卻受傷。

5) 風險與校正

• DEA 不是因果：效率高≠方法必然對你有效。用分群、共變量控制、或「條件 DEA（C-DEA）」減少混雜。

• 權重退化：可加最小權重 ε或用 Common Set of Weights（CSW），避免模型把某些關鍵指標權重設到 0。

• 不確定性：用 bootstrap DEA 做信賴區間，別過度解讀小差距。

• 規模偏誤：同時計 CCR 與 BCC，拆解技術效率 vs 規模效率（大里程不等於高效率）。

6) 一套可執行的小流程

1. 分群建樣本庫 → 2) 指標清洗與標準化 → 3) **BCC（投入導向）**算 θ、λ、slacks

2. 產出「對齊建議（區間）」＋「同儕集合」

3. 照建議做 4–6 週微調 → 回測（含 Malmquist/Window DEA）

4. 依個人回饋與傷病風險個體化收斂（而不是抄別人配方）

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一句收束

DEA 是你的「對齊雷達」，不是自動駕駛。
它告訴你「往哪個方向、調多少更像高效率跑者」，但怎麼走要結合你的體質、目標與風險，邊跑邊校正。