The Distributions of the Actual Error Rates in Linear Discriminant Analysis
线性判别分析中实际错误率的分布AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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线性判别分析中实际错误率的分布
- 研究问题
- 线性判别分析的实际错误率在不同参数假设下具有怎样的抽样分布，单变量与多变量情形能得到哪些分布结果？
- 方法与思路
- 作者在单变量情形给出实际错误率的精确分布与密度公式，并为单变量和多变量情形提供渐近分布及渐近矩公式。
- 材料陈述的贡献
- 摘要明确提供实际错误率的精确与渐近分布描述，使分类规则的错误率能够作为随机量而非仅以单个数值讨论。
- 阅读关注点
- 应核对实际错误率所对应的随机性、不同参数假设的具体内容，以及精确公式和渐近公式分别覆盖哪些判别设定。
- 阅读边界
- 所给索引摘要未标稿件版本。摘要未列参数与分布假设，也未报告近似精度，不能判断结论在具体分类数据中的适用性。
原文摘要
Some results concerning the distributions of the actual error rates in linear discriminant analysis, under various assumptions about the parameters, are discussed. To determine the form in the one-variable case, formulas for the exact distribution and density functions of the actual error rates are presented. Formulas for the asymptotic distribution and asymptotic moments of the actual error rates in both the univariate and multivariate cases are also given.