A Note on the Asymptotic Aspect of the Treatment of Missing Values in Discriminant Analysis
判别分析中缺失值处理的渐近性质札记AI 解读 ↓
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判别分析中缺失值处理的渐近性质札记
- 研究问题
- 在变量具有相同相关性的设定下，五种判别分析缺失值处理方法的渐近正确分类概率如何，渐近比较是否具有实践意义？
- 方法与思路
- 作者延续此前的小样本研究，在等相关变量设定中比较五种处理方法的渐近分类行为，并考察它们与最大正确分类概率的差距。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，使用完整观测向量或全部样本值的方法达到最大渐近正确分类概率，各方法差距较小，因此强调研究小样本表现。
- 阅读关注点
- 应核对五种方法的具体定义、缺失机制与等相关结构，并确认最大分类概率的比较范围及小差距所依据的计算条件。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；结论针对等相关设定，未给出差距数值或一般缺失机制结果，不能推断刊本变化。
原文摘要
In an earlier article the authors studied five methods of handling missing values in discriminant analysis for small samples; this note points out the asymptotic behavior of these methods when the variables are equally correlated. The methods using either complete observation vectors or all sample values always attain the maximum probability of correct classification. Differences of the asymptotic probability of correct classification from its maximum are found to be small for all methods. Hence, comparison of the asymptotic bias seems to be of little practical importance and missing values in discriminant analysis must be studied for small samples.