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马尔科姆·贝农。

一种新的无明对象排序和分类技术：在企业失败风险问题中的应用。 （英语） Zbl 1075.90038号

欧洲药典。物件。 167，第2期，493-517（2005）.
摘要：本文阐述了一种用于对特定状态的对象进行排序和分类的新技术。每一个物体都是通过来自多个变量的测量来描述的，这些变量可能为与两种状态（给定假设而非假设）相关联的单个物体提供不同程度的支持。Dempster-Shafer证据理论是该技术的核心组成部分。这允许测量伴随的无知，这可能包括单个测量的精度以及它们在随后的物体分类中的影响的可能模糊性。目前的无知程度影响了该技术作为对象排序或分类工具的使用。表示数据的单纯形图方法可以清晰地直观地表示（解释）从变量到对象排序或分类的支持的交互程度。为了说明所提出的技术，这里考虑的应用是对一些公司破产风险的说明。随后，每个变量（财务和非财务）都可以为公司的排名和分类提供支持，使其处于破产或非破产公司的极端状态之间。用传统的多元判别分析对公司的排名和分类进行了比较。

引用于1文件

理学硕士：

90B50型 管理决策，包括多个目标
91B30型 风险理论，保险（MSC2010）
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{M.J.Beynon}，欧洲期刊Oper。第167号决议，第2号，493--517（2005年；Zbl 1075.90038）
全文： 内政部

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