多重判別分析（MDA）とは何ですか？
多重判別分析（MDA）は、多くの変数を考慮する必要がある場合に、ファイナンシャルプランナーが潜在的な投資を評価するために使用する統計学者の手法です。 この手法は、いくつかの変数間の差異を減らして、一連の広範なグループに分類できるようにし、別の変数と比較できるようにします。
金融では、この手法を使用して、いくつかの変数をスクリーニングしながら、証券間の差異を圧縮します。
多重判別分析は判別分析に関連しています。判別分析は、ルールを設定するか、最も意味のある分離を提供する値を選択することにより、データセットを分類するのに役立ちます。
多重判別分析の使用方法
多数の銘柄を検討しているアナリストは、複数の判別分析を使用して、検討中の決定にとって最も重要なデータポイントに焦点を合わせることができます。 これにより、在庫を完全に却下することなく、在庫間のその他の差異が簡素化されます。
重要なポイント
- MDAは、多くの変数を考慮する必要がある場合に、ファイナンシャルプランナーが潜在的な投資を評価するために使用します。 この手法は、複数の変数をスクリーニングする際に証券間の分散を圧縮するために使用されます。多数の銘柄を検討しているアナリストは、複数の判別分析を使用して、検討中の決定にとって最も重要なデータポイントに焦点を合わせることができます。
たとえば、ボラティリティと履歴の一貫性を測定する値に基づいて証券を選択するアナリストは、複数の判別分析を使用して、価格などの他の変数を除外できます。
少なくとも統計学者にとっては、正準変量分析または正準判別分析として多重判別分析も知られています。 これは判別分析の一種であり、多くの分野のデータを分析する研究者によって広く使用されています。
