Robust Diskriminant Analyse
Robust diskriminant analyse er en klassifikationsmetode, der adskiller grupper med en lineær diskriminantfunktion, samtidig med at den modstår indflydelsen fra outliers. Den erstatter det klassiske gennemsnit og kovarians med en estimator med høj breakdown-point, såsom Minimum Covariance Determinant (MCD), en tilgang udviklet af Hawkins & McLachlan (1997) og Croux & Dehon (2001).
Læs hele metoden
Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- Hawkins, D. M. & McLachlan, G. J. (1997). High Breakdown Linear Discriminant Analysis. Journal of the American Statistical Association, 92(437), 136-143. DOI: 10.1080/01621459.1997.10473610 ↗
- Croux, C. & Dehon, C. (2001). Robust Linear Discriminant Analysis Using S-Estimators. Canadian Journal of Statistics, 29(3), 473-493. DOI: 10.2307/3316042 ↗
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 1). High-Breakdown Robust Linear Discriminant Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/da/statistics/robust-discriminant-analysis
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Heteroscedasticitets-robuste (HC) standardfejlStatistik↔ compare
- Lineær Diskriminant Analyse (LDA)Maskinlæring↔ compare
- Logistisk regressionForskningsstatistik↔ compare
- Kvadratisk diskriminantanalyse (QDA)Maskinlæring↔ compare
- Robust logistisk regressionStatistik↔ compare
Refereret af
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →