多元线性判别模型(MDA)是一种统计学的技术,它主要用来对样本根据不同的特征分类,并且对于未决变
多元线性判别模型(MDA)是一种统计学的技术,它主要用来对样本根据不同的特征分类,并且对于未决变量进行量化的预测。MDA模型操作步骤正确的一项是()。
A.数据收集—分组—建立线性组合—计算相应数值
B.数据收集—分组—计算相应数值—建立线性组合
C.分组—数据收集—建立线性组合—计算相应数值
D.分组—数据收集—计算相应数值—建立线性组合
多元线性判别模型(MDA)是一种统计学的技术,它主要用来对样本根据不同的特征分类,并且对于未决变量进行量化的预测。MDA模型操作步骤正确的一项是()。
A.数据收集—分组—建立线性组合—计算相应数值
B.数据收集—分组—计算相应数值—建立线性组合
C.分组—数据收集—建立线性组合—计算相应数值
D.分组—数据收集—计算相应数值—建立线性组合
多元线性判别模型(MDA)是一种统计学的技术,被用于计量信用风险,下列选项中属于该模型的主要优点的是()。
A.可以对样本进行清晰的分类
B.可以同时分析不同的变量
C.可以确定一系列的判定系数
D.以上答案都正确
1968年,爱特曼(Altman)首先使用多元线性判别模型(MDA)研究信用风险问题。他采用了22个财务比率筛选建立了著名的“5变量Z-score”模型。下列陈述不正确的是()。
A.Z-score模型的建立体现了统计学的技术
B.Z-score严格意义上讲也是一种定量分析的方法
C.Z-score模型仅适用于上市公司
D.Z-score模型仅需要企业的财务报表即可得出企业的信用风险大小
爱特曼(Altman)首先使用多元线性判别模型(MDA)研究信用风险问题。Altman的信用风险模型是()。
A.MDA模型
B.A计分法
C.Z-score模型
D.莫顿模型
通过多元线性判别模型(MDA)计算出来的Z值,不同的数值代表着不同含义。下列陈述不恰当的是()。
A.Z值在3以上的企业从财务数据来判断,该企业的运营是安全的
B.z值在1.8以下的企业风险较大
C.Z值在2.7~3.0之间的企业相对安全
D.Z值在1.8~2.7之间的企业可能会破产
B、Fishser线性判别分析(Linear Discriminant analysis,LDA)由R.A.Fisher于1936年提出
C、Fishser线性判别分析的基本思想是投影
D、是多元分析中用于判别样本所属类型的一种统计分析方法
A.多元线性回归模型
B.一元线性回归预测模型
C.非线性回归预测模型对数
D.对数回归预测模型