《表2 各组KMO检验:不确定环境下期望效用最大化模型在投资组合的应用》
由表2可知,各组KMO值均大于0.7,从而各组数据基本上都适合做因素分析.接下来运用极大似然分析法进行残差的显著性检验,得到各项指标如表3.
图表编号 | XD0040882600 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.05.10 |
作者 | 侯为波、李帅鹏 |
绘制单位 | 淮北师范大学数学科学学院、淮北师范大学数学科学学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |
由表2可知,各组KMO值均大于0.7,从而各组数据基本上都适合做因素分析.接下来运用极大似然分析法进行残差的显著性检验,得到各项指标如表3.
图表编号 | XD0040882600 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.05.10 |
作者 | 侯为波、李帅鹏 |
绘制单位 | 淮北师范大学数学科学学院、淮北师范大学数学科学学院 |
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