Interval Estimation in Discrimination: The Multivariate Normal Equal Covariance Case
判别分析中的区间估计：多元正态等协方差情形AI 解读 ↓
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判别分析中的区间估计：多元正态等协方差情形
- 研究问题
- 在两个具有共同协方差矩阵的多元正态总体之间进行判别时，如何表达单个案例分类决策的不确定性？
- 方法与思路
- 作者借助保持关键量不变的仿射变换研究估计对数优势比的分布，提出可视化方式及两种近似区间估计方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称其图形推广了通常的判别得分展示，并通过模拟评估两种区间方法，为个体判别提供不确定性表达。
- 阅读关注点
- 应核对对数优势比的目标定义、共同协方差假设、两种区间近似的构造，以及模拟中的覆盖率与适用情形。
- 阅读边界
- 材料为版本未注明的OpenAlex索引摘要；近似公式与模拟数值未提供，不能推断非正态或不等协方差情况下仍然有效。
原文摘要
A general approach to discrimination problems is described which emphasizes the viewpoint of individual cases and expresses the uncertainty with which individual decisions are made. It is applied to the particular case of two multivariate normal distributions with a common covariance matrix. An affine transformation, to which the key quantities are invariant, simplifies discussion of the distribution of the estimated log odds ratio and suggests a practically useful plot which generalizes the usual display of discriminant scores and has several attractive features. An illustration is given. Two approximate interval estimation techniques for the true log odds ratio are described and evaluated in a range of practical situations by a simulation study. Some further applications of our general approach are briefly indicated.