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戴夫·潘达维恩;德国范贝弗

从深度到局部深度：关注中心性。 （英语） Zbl 06224990号

美国统计协会。 108，No.503，1105-1119（2013）.
摘要：为了通过数据深度分析多模态或非凸支持的分布，我们引入了深度的局部扩展。我们的构造是通过将分布调整到适当的基于深度的邻域来获得的，并且具有保持仿射不变性和以通用方式应用于所有深度的优点。最重要的是，与竞争对手不同，竞争对手（对于极端本地化）只测量概率质量局部深度专注于中心性，并在任何地方层面保持真正的深度性质。我们推导了它们的主要属性，建立了它们样本版本的一致性，并研究了它们在极端局部化下的行为。我们给出了所提出的局部深度的两个应用（用于分类和对称性测试），并将我们的构造扩展到回归深度上下文。自始至终，我们展示了几个数据集的结果，包括人工数据集和真实数据集、单变量数据集和多变量数据集。本文的补充材料可在网上获得。

引用于1审查
引用于23文件

MSC公司：

62至XX 统计

关键词：

分类;多模态;非凸支撑;回归深度;统计深度函数;对称性测试
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{D.Paindaveine}和\textit{G.Van Bever}，J.Am.Stat.Assoc.108，No.503，1105--1119（2013；Zbl 06224990）
全文： 内政部 链接

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