Share:


Comparison of two estimators of mean function in LDA of spatially correlated Gaussian data

    J. Šaltyte Affiliation
    ; K. Dučinskas Affiliation

Abstract

The problem of linear discriminant analysis of an observation of Gaussian random field into one of two populations is considered. In this paper we analyze the performance of the plug‐in linear discriminant function, when unknown means are estimated from the training samples. The generalized least squares and the ordinary least squares estimators are used. Obtained asymptotic expansions for the expected error rate are compared numerically in the case of spherical models for population covariances.


Dviejų vidurkio įvertinių palyginimas tiesinėje erdvėje koreliuotų Gauso stebėjimų
diskriminantinėje analizėje


Santrauka. Straipsnyje sprendžiamas atsitiktinio Gauso lauko stebėjimų tiesinės diskriminantinės analizės uždavinys dviejų klasių atveju. Gauti pirmos eilės asimptotiniai tikėtinos klasifikavimo klaidos skleidiniai atvejui, kai į Bajeso klasifikavimo taisyklę įstatome maksimalaus tikėtinumo bei empirinį vidurkių įverčius. Atliktas skaitinis asimptotinių klasifikavimo klaidų palyginimas tam tikrai kaimynystės schemai bei sferinei koreliacijų funkcijai.



 First Published Online: 14 Oct 2010


Keyword : -

How to Cite
Šaltyte, J., & Dučinskas, K. (2002). Comparison of two estimators of mean function in LDA of spatially correlated Gaussian data. Mathematical Modelling and Analysis, 7(1), 169-176. https://doi.org/10.3846/13926292.2002.9637189
Published in Issue
Jun 30, 2002
Abstract Views
489
PDF Downloads
288
Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.