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  1. 117 経済学研究科・経済学部
  2. 70 日本経済国際共同センター
  3. Discussion Paper F series (in English)
  1. 0 資料タイプ別
  2. 60 レポート類
  3. 061 ディスカッションペーパー

Asymptotic Expansion and Estimation of EPMC for Linear Classification Rules in High Dimension

http://hdl.handle.net/2261/50191
http://hdl.handle.net/2261/50191
426594fc-33ee-4d25-a45d-c93c12ea459d
Item type テクニカルレポート / Technical Report(1)
公開日 2013-05-31
タイトル
タイトル Asymptotic Expansion and Estimation of EPMC for Linear Classification Rules in High Dimension
言語
言語 eng
キーワード
主題Scheme Other
主題 High dimension
キーワード
主題Scheme Other
主題 inverted Wishart distribution
キーワード
主題Scheme Other
主題 linear discriminant analysis
キーワード
主題Scheme Other
主題 misclassi cation error
キーワード
主題Scheme Other
主題 multivariate normal
キーワード
主題Scheme Other
主題 ridge-type estimation
キーワード
主題Scheme Other
主題 second-order approximation
キーワード
主題Scheme Other
主題 Wishart identity
資源タイプ
資源 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
タイプ technical report
アクセス権
アクセス権 metadata only access
アクセス権URI http://purl.org/coar/access_right/c_14cb
著者 Kubokawa, Tatsuya

× Kubokawa, Tatsuya

WEKO 97085

Kubokawa, Tatsuya

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Hyodo, Masashi

× Hyodo, Masashi

WEKO 97086

Hyodo, Masashi

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Srivastava, Muni S.

× Srivastava, Muni S.

WEKO 97087

Srivastava, Muni S.

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著者所属
著者所属 Faculty of Economics, University of Tokyo
著者所属
著者所属 Department of Statistics, University of Toronto
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 The problem of classifying a new observation vector into one of the two known groups distributed as multivariate normal with common covariance matrix is consid- ered. In this paper, we handle the situation that the dimension, p, of the observation vectors is less than the total number, N, of observation vectors from the two groups, but both p and N tend to in nity with the same order. Since the inverse of the sample covariance matrix is close to an ill condition in this situation, it may be better to replace it with the inverse of the ridge-type estimator of the covariance matrix in the linear discriminant analysis (LDA). The resulting rule is called the ridge-type linear discriminant analysis (RLDA). The second-order expansion of the expected probability of misclassi cation (EPMC) for RLDA is derived, and the second-order unbiased estimator of EMPC is given. These results not only provide the corresponding conclusions for LDA, but also clarify the condition that RLDA improves on LDA in terms of EPMC. Finally, the performances of the second-order approximation and the unbiased estimator are investigated by simulation.
内容記述
内容記述タイプ Other
内容記述 本文フィルはリンク先を参照のこと
書誌情報 Discussion paper series. CIRJE-F

巻 CIRJE-F-818, 発行日 2011-09
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA11450569
フォーマット
内容記述タイプ Other
内容記述 application/pdf
日本十進分類法
主題Scheme NDC
主題 335
出版者
出版者 日本経済国際共同センター
出版者別名
Center for International Research on the Japanese Economy
関係URI
識別子タイプ URI
関連識別子 http://www.cirje.e.u-tokyo.ac.jp/research/dp/2011/2011cf818ab.html
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Ver.1 2021-03-02 02:20:24.243169
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