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Yeonjoo公园;道格拉斯·辛普森（Douglas G.Simpson）。

适用于不规则采样功能数据的稳健概率分类。 （英语） Zbl 1471.62156号

计算。统计数据分析。 131, 37-49 (2019).
摘要：开发了一种用于函数数据的鲁棒概率分类器，以基于函数输入测量来预测类成员关系，并为类成员关系提供可靠的概率估计。该方法将贝叶斯分类器和半参数混合效应模型与鲁棒调整参数相结合，使该方法对离群曲线具有鲁棒性，并提高风险或不确定性估计的准确性，这在医学诊断应用中至关重要。该方法适用于具有不同范围和不规则采样的函数数据，而无需对曲线内协方差进行参数假设。仿真研究从重尾函数分布和外围曲线的敏感性方面评估了所提方法和竞争对手。分类性能是通过错误率和对数损失来评估的，后者对高度自信的错误比不太自信的错误施加更大的惩罚。R实现的运行时实验表明，该方法具有良好的计算伸缩性。示例性应用包括定量超声分析和音素识别的数据。

引用于2文件

MSC公司：

62-08 统计问题的计算方法
62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）
62兰特 功能数据分析

关键词：

贝叶斯分类器;混合效应模型;概率分类;稳健性;t模型

软件：

重的;mvtnorm公司;MLmetrics公司;全氟橡胶
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit｛Y.Park｝和\textit｛D.G.Simpson｝，计算机。统计数据分析。131，37-49（2019；Zbl 1471.62156）
全文： 内政部 链接

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