The bias of the apparent error rate in discriminant analysis
判别分析中表观错误率的偏差AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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判别分析中表观错误率的偏差
- 研究问题
- 对均值不同且未知、共同协方差也未知的两个多元正态总体，表观错误率估计真实错误率时具有怎样的渐近偏差？
- 方法与思路
- 作者在两个多元正态总体设定下展开表观错误率的渐近偏差，由展开式构造校正项，并研究几类平均错误率的关系。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，校正项可将相对初始样本量倒数的一阶偏差降为二阶，并解决平均表观、最优及平均实际错误率间的不等式问题。
- 阅读关注点
- 应核对各错误率的定义、期望所针对的随机性、样本量增长方式，以及校正项和错误率不等式的适用条件。
- 阅读边界
- 仅据OpenAlex索引摘要，稿件版本未注明；结果针对特定正态与共同协方差设定，摘要未说明非正态或有限样本表现。
原文摘要
The apparent error rate is a commonly used estimator of the actual error rate in discriminant analysis. In this study the asymptotic bias of the apparent error rate is derived in the context of two multivariate normal populations with unknown different means and unknown common covariance matrix. From the derived expansion a correction term ia available for reducing the bias of the apparent error rate from the first to the second order with respect to the reciprocals of the initial sample sizes. Also, some previously unanswered questions on inequalities between the average apparent, the optimal, and the average actual error rates are solved.