空间自贝塔模型在统计分类中的应用
文章
埃格尔·齐卡里安
维尔纽斯大学
https://orcid.org/0000-0002-1865-8017
Kęstutis Dučinskas公司
克莱佩达大学
https://orcid.org/0000-0002-6079-7504
发布日期:2021-12-15
https://doi.org/10.15388/LMR.2021.25219
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关键词

贝叶斯判别函数
线性判别函数
实际误差率
监督分类

如何引用

Zikarienö,E.和Dučinskas,K.(2021)“空间自贝塔模型在统计分类中的应用”,Lietuvos matematikos泳池第62(A)页,第36-43页。doi:10.15388/LMR.2021.25219.

摘要

本文通过考虑将特征观测分类为两个总体之一的监督分类问题,分析了由自贝塔模型指定的空间数据。提出了两种基于条件贝叶斯判别函数(BDF)和线性判别函数(LDF)的分类规则。通过仿真研究,将这些分类规则与实际错误率值进行了严格比较。

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