Neparametrická diskriminační analýza
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14310%2F00%3A00002846" target="_blank" >RIV/00216224:14310/00:00002846 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
čeština
Název v původním jazyce
Neparametrická diskriminační analýza
Popis výsledku v původním jazyce
Příspěvek shrnuje různé přístupy v diskriminační analýze: klasické (lineární a kvadratická diskriminace) a neparametrický přístup pomocí jádrových odhadů vícerozměrných hustot. Jednotlivé metody jsou demonstrovány na konkrétním příkladě biologických dat.
Název v anglickém jazyce
Nonparametric discrimination analysis
Popis výsledku anglicky
Attention is focused here on the application of kernel density estimation to statistical discrimination. In order to place the nonparametric approach in context, the classical approach to discriminant analysis is reviewed very briefly. Kernel smoothers are one of the most popular nonparametric functional estimates and there are used multivariate product polynomial kernels and data-driven choices for the bandwidth. The theoretical considerations are illustrated with some examples.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)
Ostatní
Rok uplatnění
2000
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Biometrické metody a modely v podohospodárskej vede, výskume a výuke
ISBN
80-968274-4-8
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
8
Strana od-do
—
Název nakladatele
Agentára Slovenskej akadémie podohospodárskych vied
Místo vydání
Nitra
Místo konání akce
—
Datum konání akce
—
Typ akce podle státní příslušnosti
—
Kód UT WoS článku
—