Principal » brokeri » Analiza discriminatorilor multiple (MDA)

Analiza discriminatorilor multiple (MDA)

brokeri : Analiza discriminatorilor multiple (MDA)
Ce este analiza discriminatorilor multiple (MDA)?

Analiza discriminantă multiplă (MDA) este o tehnică a statisticianului folosită de planificatorii financiari pentru a evalua investițiile potențiale atunci când trebuie luate în considerare o serie de variabile. Această tehnică reduce diferențele dintre unele variabile, astfel încât acestea pot fi clasificate într-un număr set de grupuri largi, care pot fi apoi comparate cu o altă variabilă.

Un analist care compară mai multe stocuri ar putea utiliza analize multiple discriminante pentru a se concentra asupra punctelor de date care sunt cele mai importante pentru decizia care este luată în considerare.

În finanțe, această tehnică este utilizată pentru a comprima diferența dintre valori mobiliare în timp ce este selectată mai multe variabile.

Analiza discriminantă multiplă este legată de analiza discriminantă, care ajută la clasificarea unui set de date prin stabilirea unei reguli sau selectarea unei valori care va oferi cea mai semnificativă separare.

Cât este folosită o analiză discriminatorie multiplă

Un analist care are în vedere un număr de stocuri ar putea utiliza analize multiple discriminante pentru a se concentra asupra punctelor de date care sunt cele mai importante pentru decizia care este luată în considerare. Acest lucru simplifică celelalte diferențe dintre stocuri, fără a le respinge total.

Cheie de luat cu cheie

  • MDA este utilizată de planificatorii financiari pentru a evalua investițiile potențiale atunci când trebuie luate în considerare o serie de variabile.
  • Această tehnică este utilizată pentru a comprima variația dintre valori mobiliare în timp ce sunt selectate mai multe variabile.
  • Un analist care are în vedere un număr de stocuri ar putea utiliza analize multiple discriminante pentru a se concentra asupra punctelor de date care sunt cele mai importante pentru decizia care este luată în considerare.

De exemplu, un analist care dorește să selecteze valori mobiliare bazate pe valori care măsoară volatilitatea și coerența istorică ar putea folosi analize multiple discriminante pentru a determina alte variabile, cum ar fi prețul.

Analiza discriminantă multiplă este, de asemenea, cunoscută, cel puțin la statisticieni, ca analiză variatică canonică sau analiză discriminantă canonică. Este un tip de analiză discriminantă, care este utilizat pe scară largă de cercetătorii care analizează datele în multe domenii.

Compararea conturilor de investiții Denumirea furnizorului Descrierea divulgatorului de publicitate × Ofertele care apar în acest tabel provin din parteneriate de la care Investopedia primește compensații.

Termeni înrudiți

Definiția testului T Un test t este un tip de statistică inferențială utilizată pentru a determina dacă există o diferență semnificativă între mijloacele a două grupuri, care pot fi legate în anumite caracteristici. mai mult Cum funcționează analiza riscului Analiza riscului este procesul de evaluare a probabilității de apariție a unui eveniment advers în cadrul corporației, guvernului sau sectorului de mediu. mai mult Cum funcționează Analiza de varianță (ANOVA) Analiza varianței (ANOVA) este un instrument de analiză statistică care separă variabilitatea totală găsită în cadrul unui set de date în două componente: factori aleatori și sistematici. mai multe Analiza variațiilor (ANOVA) Analiza varianțelor (ANOVA) este o examinare statistică a diferențelor dintre toate variabilele utilizate într-un experiment. mai mult Cum funcționează regresia liniară multiplă Regresia liniară multiplă (MLR) este o tehnică statistică care folosește mai multe variabile explicative pentru a prezice rezultatul unei variabile de răspuns. mai mult Cum funcționează Suma pătratelor Tehnica statistică Suma pătratelor este o tehnică statistică folosită în analiza de regresie pentru a determina dispersia punctelor de date de la valoarea lor medie. Într-o analiză de regresie, scopul este de a determina cât de bine poate fi montată o serie de date la o funcție care ar putea ajuta la explicarea modului în care seria de date a fost generată. mai multe link-uri partenere
Recomandat
Lasă Un Comentariu