A Comparison of Some Parametric and Nonparametric Discrimination Procedures

Varování

Publikace nespadá pod Ekonomicko-správní fakultu, ale pod Přírodovědeckou fakultu. Oficiální stránka publikace je na webu muni.cz.
Autoři

FORBELSKÁ Marie

Rok publikování 2002
Druh Článek ve sborníku
Konference Summer School DATASTAT 01 Folia Facultatis Scientiarum Naturalium Universitatis Masarykianae Brunensis
Fakulta / Pracoviště MU

Přírodovědecká fakulta

Citace
Obor Aplikovaná statistika, operační výzkum
Klíčová slova linear and quadratic discriminant analysis; nonparametric discriminant analysis; kernel density estimation; product kernels; bandwidth choice
Popis This article compares the performance of parametric and nonparametric discrimination. After a brief description of the discriminant analysis problem the parametric and nonparametric approaches are described. The multivariate product Gaussian and polynomial kernels with various datadriven choices of the bandwidth are used for density estimators and this nonparametric approaches are compared with classical one by some real data. Overall percentages of the misclassification and computer time are used as the measure of performance.
Související projekty:

Používáte starou verzi internetového prohlížeče. Doporučujeme aktualizovat Váš prohlížeč na nejnovější verzi.