导读:本文包含了多元判别模型论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:水源判别,多元混合模型,模糊综合评判法,水质指标
多元判别模型论文文献综述
黄保胜,崔中良[1]（2019）在《多元混合模型及模糊综合评判法在水源判别中的应用研究——以云南会泽铅锌矿为例》一文中研究指出建立快速有效的水源判别方法对于水害防治工作具有十分重要的意义。文章基于会泽铅锌矿水质数据分别建立了水源判别的多元混合模型及模糊综合评判模型,并对这两种判别方法进行对比分析,结果如下:(1)应用多元混合模型判别水源时,可根据水样来源判别数据组的稳定程度采用不同的处理措施:水样来源判别数据组整体上较为稳定时可运用各含水层对水样指标组合影响程度的平均值确定水样来源,亦可采用各评价指标组合判别结果的概率之和进行判别;水样来源判别数据组稳定性较差时,为保障判别精度,需采用各评价指标组合判别结果的概率之和进行判别。(2)从判别原理上来看,多元混合模型无需建立复杂的隶属函数及模糊矩阵,简单易懂。从判别准确度来看,多元混合模型准确度达100%,而模糊综合评判法则为75%。从适用范围来看,模糊综合评判法适用于具模糊性的边界条件,而多元混合模型的应用则无明显限制条件,适应性更强。因此多元混合模型在水源判别领域具有很大的应用潜力。(本文来源于《矿产勘查》期刊2019年08期）
刘斌,林益光[2]（2016）在《多元判别模型中的新指标——其他应收款的分析》一文中研究指出多元判别模型是现代信用风险管理研究的一个典范,适用于不同行业和不同地区。本文通过建立自己的模型,与其他经典模型对比,发现其他应收款与流动资产比率在本文建立的模型中占有很大的权重,这是其他经典模型中没有涉及的指标,并对此指标出现的原因进行了分析。(本文来源于《科技经济导刊》期刊2016年03期）
张镇宇[3]（2014）在《我国上市公司信用风险识别模型的比较研究》一文中研究指出当前,我国上市公司的稳定发展在促进经济增长以及经济结构优化等方面发挥着极其重要的作用。因此,为维持正常的经济秩序并有效防范风险,准确地评估上市公司的信用风险显得尤为重要。在我国,各大商业银行日积月累的信用风险对于我国经济正常运行也是一个巨大隐患,其中上市公司信用风险带来的影响和危害相比一般企业要大很多。风险识别作为风险管理的起点,对于商业银行进行信用风险管理具有重要意义,在这一点上,2008年的次贷危机也为我们敲响了警钟。因此,选择合适的上市公司信用风险识别方法,对于商业银行来说具有重要意义,只有识别出信用风险才能在后期进行有效管理并控制不良贷款的生成。信用风险识别是指采用合适的定性与定量方法对借款的客户按照风险等级进行划分,可以分成低风险到高风险等不同等级的客户；在借款发放完毕之后,也可采用相同的方法跟踪分析客户的信用风险等级变化。在信用风险识别方法方面,国外有许多的相关研究,目前国际上也有不少大银行已经在运用一些更有效的信用风险识别方法。包括：多元判别模型,Logistic模型,BP神经网络模型和KMV模型。从前人研究和实际运用的情况看,部分模型尚存在某些不足之处,例如,BP神经网络模型存在着局部极小化以及收敛速度慢等方面的缺点,而KMV模型在实际运用时则缺少相应的外部条件等。因此,本文以多元判别模型和Logistic模型为研究对象,尝试将其作为适合现阶段中国上市公司信用风险识别手段的备用选择。本文主要包括五部分内容,第一部分主要从整体上介绍本文研究的背景、内容和方法；第二部分则主要对信用风险识别国内外相关研究的进展情况进行了回顾,并对不同的信用风险识别方法进行了比较分析；第叁部分则主要介绍了信用风险识别的相关理论基础,阐述了本文数据指标的选取,并对数据进行了描述性分析；第四部分是本文的主体部分,分别用多元判别模型和Logistic模型进行了实证分析,并对两者实证结果进行了比较；第五部分主要是研究的结论与建议。在进行实证后发现：建立的模型中,多元判别模型的自身验证准确性和预测能力所表现出的特性不如Logistic模型更具实用性；Logistic模型的稳定性也略高于多元判别模型。因此,研究认为现阶段适用于我国商业银行信用风险识别的最优模型为Logistic模型。主要建议包括以下五点：建立信息共享机制,建立适合自身的模型,多种模型结合使用,定量分析与定性分析相结合,并不断学习研究国际上的先进理念与方法。(本文来源于《南京农业大学》期刊2014-06-01）
黄云腾,朱宁,廖苑蓉,张立强[4]（2013）在《多因变量多元线性模型主成分型预测的最优性判别》一文中研究指出针对多因变量多元线性模型有偏预测问题,结合主成分估计,构造主成分型预测量。通过主成分型预测与最优线性无偏预测的最优性判别问题进行分析,分别得到了主成分型预测在R(i)(·)准则、MDE-准则及RT(·)下优于最优线性无偏预测的充分条件。结果表明,在一定条件下,有偏的主成分型预测优于最优线性无偏预测。(本文来源于《桂林电子科技大学学报》期刊2013年05期）
魏威,李夕兵[5]（2013）在《地采诱发建筑物损害识别的多元判别分析模型》一文中研究指出针对采动区建筑物损害程度的影响因素较多且各因素呈现非线性、多重共线性等特点,借鉴统计学理论并结合工程实际,提出采用不同判别准则的多元判别方法对地采诱发建筑物损害效应进行有效识别。综合考虑地质采矿方面和建筑物本身的因素,选取10个影响砖混结构建筑物采动损害程度的因素作为模型的输入,将砖混结构建筑物的损害等级作为模型的输出,以32个建筑物采动损害的工程实例作为学习样本进行训练;依据不同判别准则及Mahalanobis距离判别分析(MDA)和Fisher线性判别分析(FDA)方法,分别建立建筑物采动损害的MDA模型和FDA模型,并利用该模型对6组待判样本实例进行仿真测试。研究结果表明:MDA方法和FDA方法对学习样本的准确率分别为87.5%和93.8%,对测试样本的准确率分别为83.3%和100%;多元判别分析模型判别性能稳健可靠,FDA法比MDA法判识准确性更高、适用性更强,对现有评价地采诱发建筑物损害方法进行了有效验证和补充。(本文来源于《中南大学学报(自然科学版)》期刊2013年08期）
杨霖[6]（2013）在《基于多元判别分析探索上市公司财务风险预警模型》一文中研究指出上市公司生产经营过程中所面临的财务风险已成为其不能回避的问题。加强上市公司财务风险预警,使上市公司管理层能够采取有效措施改善经营管理,防范财务风险,对于保护上市公司的经营成果和投资者与债权人的权益具有重要的现实意义。现采用了统计方法中的多元判别分析和主成分分析法,建立了上市公司财务风险预警模型,为上市公司财务风险管理和预警提供了一种科学而可行的研究方法。(本文来源于《民营科技》期刊2013年08期）
谭博,高艳卫[7]（2013）在《基于多元统计分析的矿井水源的Bayes逐步判别及混合模型》一文中研究指出综合利用多元统计技术、Bayes逐步判别分析法和混合计算理论,依据地下水含水层组分的水化学数据,分别建立祁东矿区的Bayes逐步分析单一水源判别模型和混合水源判别模型,并分别对模型进行验证。结果表明:Bayes单一水源判别模型正确率比模糊评价法、BP神经网络方法高,与聚类分析相同;混合水源识别模型判别水源比例精度高,其回代估计法得到的误判率小,具有较强的水源识别能力,对矿区水源判别工作有很大帮助。(本文来源于《中国煤炭》期刊2013年05期）
刘杰刚,徐新启,时艳茹,虞青松,李磊[8]（2013）在《多元统计分析模型在矿井突水水源判别中的应用》一文中研究指出综合运用分层聚类、逐步判别分析方法的计算原理,依据岱庄煤矿出水点及含水层水样的水质分析资料,建立多元统计分析模型,进行水质相似度分析和主要出水水源判别。研究表明分层聚类方法能够定量、直观地反映各水源之间水质的亲疏关系;逐步判别分析法可以有效地判别突水点的类型归属,二者互为补充和验证。(本文来源于《中国煤炭》期刊2013年02期）
李绍波,黄云腾,朱宁[9]（2012）在《多元线性模型广义岭型预测的最优性判别》一文中研究指出对多元线性模型有偏估计的预测问题,利用矩阵不等式的性质,提出判别最优线性无偏预测、岭型预测和广义岭型预测最优性的一个Ri(.)准则,找到了广义岭型预测在该准则下,比最优线性无偏预测优越的充要条件,及在矩阵迹意义下优于最优线性无偏预测、岭型预测的充分条件,为多元线性模型两类预测量的最优性判别问题提供了一种新诊断方法。(本文来源于《桂林电子科技大学学报》期刊2012年06期）
刘白洁,杜雪翠,李运伦[10]（2012）在《基于多元统计分析方法的心悸阴虚火旺证判别模型建立》一文中研究指出目的:采用多元统计分析方法,建立心悸阴虚火旺证量化标准。方法:采用χ2检验或秩和检验筛选出对阴虚火旺证与非阴虚火旺证有鉴别意义的指标,并利用SPSS 17.0统计软件对其进行非条件的Logistic回归分析。结果:五心烦热、盗汗、口干或口苦、脉数、眩晕所建立的模型为最佳诊断模型,经检验阳性预测的准确率为82.7%、阴性预测的准确率为83.3%,符合统计学的判别要求。结论:建立的心悸阴虚火旺证判别模型,可为心悸阴虚火旺证证候客观化研究提供依据。(本文来源于《山东中医药大学学报》期刊2012年05期）
多元判别模型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
多元判别模型是现代信用风险管理研究的一个典范,适用于不同行业和不同地区。本文通过建立自己的模型,与其他经典模型对比,发现其他应收款与流动资产比率在本文建立的模型中占有很大的权重,这是其他经典模型中没有涉及的指标,并对此指标出现的原因进行了分析。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
多元判别模型论文参考文献
[1].黄保胜,崔中良.多元混合模型及模糊综合评判法在水源判别中的应用研究——以云南会泽铅锌矿为例[J].矿产勘查.2019
[2].刘斌,林益光.多元判别模型中的新指标——其他应收款的分析[J].科技经济导刊.2016
[3].张镇宇.我国上市公司信用风险识别模型的比较研究[D].南京农业大学.2014
[4].黄云腾,朱宁,廖苑蓉,张立强.多因变量多元线性模型主成分型预测的最优性判别[J].桂林电子科技大学学报.2013
[5].魏威,李夕兵.地采诱发建筑物损害识别的多元判别分析模型[J].中南大学学报(自然科学版).2013
[6].杨霖.基于多元判别分析探索上市公司财务风险预警模型[J].民营科技.2013
[7].谭博,高艳卫.基于多元统计分析的矿井水源的Bayes逐步判别及混合模型[J].中国煤炭.2013
[8].刘杰刚,徐新启,时艳茹,虞青松,李磊.多元统计分析模型在矿井突水水源判别中的应用[J].中国煤炭.2013
[9].李绍波,黄云腾,朱宁.多元线性模型广义岭型预测的最优性判别[J].桂林电子科技大学学报.2012
[10].刘白洁,杜雪翠,李运伦.基于多元统计分析方法的心悸阴虚火旺证判别模型建立[J].山东中医药大学学报.2012