Запись доказательств метода

Robust Discriminant Analysis

Robust Discriminant Analysis is a classification method that separates groups with a linear discriminant function while resisting the influence of outliers. It replaces the classical mean and covariance with a high-breakdown estimator such as the Minimum Covariance Determinant (MCD), an approach developed by Hawkins & McLachlan (1997) and Croux & Dehon (2001).

Sources recorded, not reviewed

Исходная запись

Цитирование скопировано дословно из исходной записи метода. На его основании не делается никаких выводов о проверке на уровне утверждения.

High-Breakdown Robust Linear Discriminant Analysis

Таксономическая запись метода · regression-model / statistics

Открыть полный метод

Курируемые утверждения

Утверждения сохранены в реестре доказательств, каждое со своей оценкой.

Курируемых утверждений еще нет

Этот вид не создает оценку утверждения, если в реестре ее нет.

Связанные методы

Сгенерировано из графа методов и показано как предложенные машиной связи — никаких выводов об утверждениях доказательств не делается.

Same method familyHeteroscedasticity-Robust Standard Errorsmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.See alsoLinear Discriminant Analysismachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.See alsoLogistic Regressionmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.See alsoQuadratic Discriminant Analysismachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyRobust Logistic Regressionmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.