穆夫达·贾米尔·阿尔拉瓦斯德；塔哈·拉德万；卡利德·阿布纳瓦斯·阿布纳瓦斯 使用不同稳健方法的线性判别分析的性能。 （英语） Zbl 1384.62191号 Eur.J.纯应用。数学。 11，第1期，284-298（2018）. 摘要：本研究旨在将新的确定性最小协方差行列式（DetMCD）算法与线性判别分析（LDA）相结合，并将其与快速最小协方差行列式（FastMCD）、快速一致高分解（FCH）和鲁棒FCH（RFCH）算法进行比较。LDA将新观察结果分类为未知组之一，并广泛用于多元统计分析。LDA平均值和协方差矩阵参数受异常值的影响很大。DetMCD算法具有很强的鲁棒性和抗离群值能力，其构造是为了克服离群值问题。此外，使用DetMCD算法估计位置和散布矩阵。应用DetMCD、FastMCD、FCH和RFCH算法，使用鲁棒LDA估计误分类概率。所有算法都有望改进LDA模型，用于银行分类，如破产和倒闭，并区分伊斯兰银行和传统银行。通过仿真和实际数据研究了估计量的性能。 引用于1文件 MSC公司： 62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面） 62层35 鲁棒性和自适应程序（参数推断） 62甲12 多元分析中的估计 关键词：DetMCD公司；快速MCD；财务比率；线性鉴别分析；正交Gnanadesikan Kettering；FCH公司；射频通道；鲁棒的；协方差行列式；多元统计分析；协方差矩阵；破产；传统银行 软件：mvBACON公司；ROBPCA公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.J.Alrawasdeh}等人，《欧洲药典》《纯粹应用》。数学。11，第1号，284--298（2018；Zbl 1384.62191） 全文： 链接 参考文献： [1] Mufda Jameel Alrawashdeh、Shamsul Rijal Muhammad Sabri和Mohd Tahir Ismail。特定区间财务比率的稳健线性判别分析。应用数学科学，6（121）：6021-60342012·Zbl 1262.91151号 [2] 比勒、内德雷特、阿里·S·哈迪和保罗·F·维尔曼。培根：阻塞的自适应计算效率离群值提名器。计算统计与数据分析，34（3）：279-2982000·Zbl 1145.62314号 [3] Chork，CY和Peter J Rousseeuw。在勘探地球化学的判别分析中集成高分解选项。地球化学勘探杂志，43（3）：191-2031992。参考文献297 [4] 克罗克斯、克利斯朵夫和凯瑟琳·德宏。分析协方差矩阵估计值的标准基础。统计贴花评论，50（2）：5-262002。 [5] 克鲁斯、克利斯朵夫、彼得·菲尔兹莫瑟和克里斯特尔·乔森。稳健线性判别分析的分类效率。中国统计局，18（2）：581-5992008·Zbl 1135.62051号 [6] 克鲁斯、克利斯朵夫、莎拉·盖尔珀和昆·马修。多元时间序列的稳健指数平滑。计算统计与数据分析，54（12）：2999-30062010·Zbl 1284.62547号 [7] 克鲁斯、克利斯朵夫和秦蒂安·海斯布鲁克。基于协方差或相关矩阵稳健估计的主成分分析：影响函数和效率。《生物特征》，87（3）：603-6182000·Zbl 0956.62047号 [8] Devlin，S.J.、Gnanadesikan，R.、Kettering和J.R.。色散矩阵和主成分的稳健估计。《美国统计协会杂志》，76（374）：354-3621981年·Zbl 0463.62031号 [9] Fekri，M和Anne Ruiz Gazen。误差变量模型中的稳健加权正交回归。《美国统计协会杂志》，88（1）：89-1082004·Zbl 1032.62028号 [10] Hawkins、D.M.、Olive和D.J.改进了高故障估计的可行解算法。计算统计与数据分析，30:1-111999·兹比尔1042.62529 [11] 霍金斯、道格拉斯·M和杰弗里·麦克拉克伦。高分解线性判别分析。美国统计协会杂志，92（437）：136-1431997·Zbl 0889.62052号 [12] He，Xuming和Wing K Fung。多种群的高分解估计及其在判别分析中的应用。多元分析杂志，72（2）：151-1622000·Zbl 0969.62045号 [13] Hubert、Mia和K Vanden Branden。偏最小二乘回归的稳健方法。化学计量学杂志，17（10）：537-5492003。 [14] 休伯特、米娅和凯特里安·范·德里森。快速稳健的判别分析。计算统计与数据分析，45（2）：301-322004·Zbl 1429.62247号 [15] Mia Hubert和Peter J Rousseeuw。具有连续和二元回归变量的稳健回归。统计规划与推断杂志，57（1）：153-1631997·Zbl 0900.62174号 [16] 休伯特（Hubert）、米娅（Mia）、彼得·卢梭（Peter J Rousseeuw）和斯特凡·凡·艾尔斯（Stefan Van Aelst）。高分解稳健多元方法。统计科学，23（1）：92-1192008·Zbl 1327.62328号 [17] 休伯特、米娅、彼得·J·卢梭和卡连·范登·布兰登。Robpca：稳健主成分分析的新方法。技术计量学，47（1）：64-792005。参考文件298 [18] Hubert、Mia、Peter J Rousseeuw和Tim Verdonck。鲁棒定位和散射的确定性算法。计算与图形统计杂志，21（3）：618-6372012·Zbl 1453.62116号 [19] Hubert、Mia和Sabine Verboven。高维回归变量的稳健pcr方法。化学计量学杂志，17（89）：438-4522003。 [20] Maronna、Ricardo A和Ruben H Zamar。高维数据集位置和离散度的稳健估计。技术计量学，44（4）：307-3172002。 [21] 大卫·J·奥利夫（David J.Olive）和道格拉斯·M·霍金斯（Douglas M.Hawkins）。稳健的多元定位和分散。南伊利诺伊大学和明尼苏达大学，2010年。 [22] Pison、Greet等，稳健因子分析。多元分析杂志，84（1）：145-1722003·Zbl 1038.62055号 [23] Rousseeuw和Peter J.最小二乘回归。美国统计协会杂志，79（388）：871-8801984·Zbl 0547.62046号 [24] 卢梭、彼得·J和克里斯托弗·克劳克斯。中位数绝对偏差的备选方案。美国统计协会杂志，88（424）：1273-12831993·Zbl 0792.62025号 [25] 卢梭、彼得·J和凯特里安·范·德里森。最小协方差行列式估计的快速算法。技术计量学，41（3）：212-2231999。 [26] 卢梭、彼得·J和伯特·范·佐梅伦。揭示多元异常值和杠杆点。《美国统计协会杂志》，85（411）：633-6391990年。 [27] 托多罗夫和瓦伦丁。线性判别分析中变量的稳健选择。统计方法与应用，15（3）：395-4072007·Zbl 1181.62096号 [28] S.Visuri、H.Oja和V.Koivunen。协变矩阵的符号和秩。J.统计。计划。推论，91:5575752000·Zbl 0965.62049号 [29] 威根、帕特里克、兰迪·佩尔和恩里克·科马斯。使用鲁棒遗传算法同时进行变量选择和异常值检测。化学计量学和智能实验室系统，98（2）：108-1142009。 [30] 张建峰，大卫·J·奥利夫，叶平。基于典型相关分析的稳健协方差矩阵估计。国际统计与概率杂志，1（2）：119-1362012。 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。