Iterative Reclassification Procedure for Constructing an Asymptotically Optimal Rule of Allocation in Discriminant Analysis
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究两总体的统计判别与样本分类，未给出经济主体的离散选择模型，因而不足以归入所列细分。
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代码、数据与补充材料
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判别分析中构造渐近最优分配规则的迭代重分类程序
- 研究问题
- 在两个总体已有标记观测、另有未分类观测时，能否利用未分类样本改进判别规则，并降低分配的平均风险？
- 方法与思路
- 作者提出结合已分类与未分类观测的迭代重分类程序，讨论未分类样本增多时的渐近性质，并以模拟评估有限样本。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，未分类样本趋于无穷且标记样本适度较大时程序渐近最优；模拟提示一次迭代即可降低平均风险。
- 阅读关注点
- 应核对总体分布、风险函数、迭代更新及样本规模条件，并查明渐近最优性的比较范围和有限样本模拟设计。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；样本数表述出现 n₂ 与 n₃ 不一致，需核对原文，模拟改善也不能普遍化。
原文摘要
The construction of a suitable rule of allocation in the two-population discrimination problem is considered in the case where there are initially available from the populations II1, II2, n 1, n 2 observations and M unclassified observations. An iterative reclassification procedure based on the n 1 + n 3 + M observations is proposed and found asymptotically optimal when M → ∞ and n 1 and n 2 are moderately large. The case of finite M is evaluated by a Monte Carlo experiment which suggests that the proposed procedure, after only one iteration, gives a rule with smaller average risk than the usual rule based on just the n 1 + n 2 classified observations.