Czasopismo
2009
|
228 Multivariate Statistical Analysis : Statistical Inference, Statistical Models and Applications
|
187--196
Tytuł artykułu
Autorzy
Warianty tytułu
Języki publikacji
Abstrakty
In this paper we propose several classification rules based on data depth concept. We study a performance of the propositions on various multivariate data sets Dilated from skewed, fat tailed distributions and mixtures of them. We discuss also a rule allowing for choosing a correct number of classes А₁,..., Aҝ portioning the data set A. (original abstract)
W referacie proponujemy kilka reguł klasyfikacyjnych wykorzystujących funkcje głębi. Badamy ich właściwości m. in. na różnych zbiorach danych generowanych przez wielowymiarowe skośne rozkłady, rozkłady o tłustych ogonach i mieszaniny takich rozkładów. Dyskutujemy także regułę pozwalającą na wybór właściwej liczby klas A₁,...,Aҝ stanowiących podział zbioru danych A. (abstrakt oryginalny)
Rocznik
Tom
Strony
187--196
Opis fizyczny
Twórcy
autor
- Cracow University of Economics, Poland
Bibliografia
- Dyckerhoff R. (2004), Data Depths Satisfying the Projection Property, Allgemeines Statistisches Archiv, 88, p. 163-190.
- Jajuga K. (1993), Statystyczna analiza wielowymiarowa, PWN, Warszawa.
- Hoberg R., Mosler K. (2003), Classification based on data depth, Bulletin of the ISI 54th Session.
- Hoberg R., Mosler K. (2006), Data analysis and classification with the zonoid depth, [in:] R. Liu, R. Serfling, D. Souvaine, eds., Data Depth: Robust Multivariate Analysis, Computational Geometry and Applications, American Mathematical Society, 2006,49-59.
- Krzyśko M. (2006), Modele Klasyfikacyjne, referat plenarny na konferencji MSA 2006, Łódź.
- Rousseeuw P. J., Leroy, A. M. (1987), Robust Regression and Outlier Detection, Willey, New York.
- Zuo Y. (2003), Projection Based Depth Functions and Associated Medians, The Annals of Statistics, 31(5): 1460-1490, 2003.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000168357918