Parametrické, neparametrické a semiparametrické metody diskriminační analýzy pro elipticky vrstevnicová rozdělení

Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14310%2F05%3A00034840" target="_blank" >RIV/00216224:14310/05:00034840 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—

Jazyk výsledku
čeština
Název v původním jazyce
Parametrické, neparametrické a semiparametrické metody diskriminační analýzy pro elipticky vrstevnicová rozdělení
Popis výsledku v původním jazyce
Klasická lineární a kvadratická (t.j. parametrická) klasifikační pravidla lze najít i pro mnohem širší třídu vícerozměrných rozdělení, a to pro tzv. elipticky vrstevnicová rozdělení. Pro tento typ rozdělení je také popsán neparametrický i semiparametrický přístup vycházející z jádrových odhadů podmíněných hustot figurujících v klasifikačních pravidlech.
Název v anglickém jazyce
Parametric, nonparametric and semiparametric methods of discriminant analysis for elliptically contoured distributions
Popis výsledku anglicky
This paper demonstrates that linear and quadratic discriminant decision rules of classifying observation as coming from one of several multivariate normal distribution can be construct for much broader classes of multivariate distributions such as elliptically contoured distributions (ECDs). In this paper we also investigate nonparametric and semiparametric approaches based on kernel smoothing.

Rok uplatnění
2005
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Podobné výsledky(10)