Robust diskriminantanalyse
Robust diskriminantanalyse er en klassifiseringsmetode som skiller grupper med en lineær diskriminantfunksjon samtidig som den motstår påvirkningen fra uteliggere. Den erstatter det klassiske gjennomsnittet og kovariansen med en estimator med høyt gjennombruddspunkt, slik som Minimum Covariance Determinant (MCD), en tilnærming utviklet av Hawkins & McLachlan (1997) og Croux & Dehon (2001).
Les hele metoden
Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.
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 ↗
Slik siterer du denne siden
ScholarGate. (2026, June 1). High-Breakdown Robust Linear Discriminant Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/no/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.
- Standardfeil for heteroskedastisitet-robust (HC)Statistikk↔ compare
- Lineær diskriminantanalyse (LDA)Maskinlæring↔ compare
- Logistisk regresjonForskningsstatistikk↔ compare
- Kvadratisk diskriminantanalyse (QDA)Maskinlæring↔ compare
- Robust logistisk regresjonStatistikk↔ compare
Referert av
Funnet en feil på denne siden? Rapporter eller foreslå en rettelse →