使用评估模型的判别分析

一、回归与判别分析 所谓判别分析,就是要判别一个样品究竞属于哪一类比较合适.这样做的前提是对总体已有一个分类.为了对总体分类,一般应该有训练样本,它的分类和统计指标都是已知的,然后从训练样本计算出判别规则,再根据判别规则去判别那个样品究竟属于哪一类.判别分析主要方法有距离判别、Bayes判别、Fisher判别等.     

投影寻踪聚类分析在股票研究中的应用

本文选取5个能综合反映一个公司盈利能力的指标对20支股票进行了投影寻踪聚类分析,来预测股票的行情,并采取信赖域算法来寻找最优投影方向,以求解此投影寻踪聚类模型.实证分析表明这种方法对指导股票投资具有有效性和实用性.     

基于SEM的B2C电子商务信任评价模型及算法

消费者信任对B2C型电子商务的成功起着非常重要的作用。本文通过结构方程模型(SEM)原理构建了消费者网上信任度指数评估模型,在单位结构变量的约束下,考虑误差方差。推导了应用偏最小二乘(PLS)估计算法的模型最佳迭代初值,提高了计算速度,说明了算法的收敛性。由此模型可以分析评价指标体系的各结构变量之间、结构变量与观测变量之间的相关关系；文中进一步给出了电子商务信任度指数计算公式,从而可以更有效地分析消费者网上交易的信任度,以便采取有效措施促进电子商务的发展。