The Mahalanobis distance and elliptic distributions
马氏距离与椭圆分布AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究多元分布距离的通用理论，没有经济分布效应、资产风险或金融应用的明确内容，因而不指定领域细分。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
马氏距离与椭圆分布
- 研究问题
- 当两个椭圆分布位置不同但形状共同，马氏距离是否适合度量分布间差异，其样本版本在正态族中如何解释？
- 方法与思路
- 作者研究共同形状、不同位置的椭圆分布间距离，并考察仅位置不同的多元正态族中估计式与预测式两种处理方式。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称将马氏距离适当性的既有结论扩展到一类非正态分布，并说明样本版本在所述正态族的两种处理方式下适用。
- 阅读关注点
- 核对距离适当性的数学准则、共同形状的精确定义，以及样本距离在估计式与预测式处理中各自需要的条件。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；未说明适当性的判据和证明，不能推广至形状不同的分布或一般预测任务。
原文摘要
The Mahalanobis distance is shown to be an appropriate measure of distance between two elliptic distributions having different locations but a common shape. This extends a result long familiar in multivariate analysis to a class of nonnormal distributions. It can also be used to show that the sample version of the Mahalanobis distance is appropriate under both estimative and predictive approaches to estimation for the family of multivariate normal distributions differing only in location.