A Note on Discrimination in the Case of Unequal Covariance Matrices
协方差矩阵不相等情形下的判别分析札记AI 解读 ↓
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代码、数据与补充材料
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协方差矩阵不相等情形下的判别分析札记
- 研究问题
- 当两个多元正态总体的均值向量和协方差矩阵均不相等时，在变量等相关的设定下如何构造判别函数？
- 方法与思路
- 摘要称，在变量等相关的假定下推导判别函数，其表达涉及变量的大小成分、形状成分以及平方和成分。
- 材料陈述的贡献
- 摘要明确给出不等均值、不等协方差情况下的判别函数及其成分依赖关系，未报告分类误差或与其他方法的比较。
- 阅读关注点
- 阅读全文时应核对等相关假定的准确含义、各成分的定义，以及协方差结构如何决定判别函数和适用范围。
- 阅读边界
- 依据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；矩阵限制、判别规则细节及误判概率未说明，不能推断刊本变化。
原文摘要
A discriminant function is derived in the case of unequal mean vectors and unequal covariance matrices in two multivariate normal populations. The variates are assumed equally correlated. The discriminant function depends on the size and the shape components and the component of sum of squares of the variates.