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B.G.曼朱纳特。；梅兰妮·弗里克；罗尔夫·迪特尔·赖斯

极值判别分析的几点注记。 （英语） Zbl 1231.62116号

《多元分析杂志》。 103，第1期，107-115（2012）.
摘要：经典判别分析侧重于高斯和非参数模型，在第二种情况下，未知密度被基于训练样本的核密度所取代。我们假设，基于高于更高阈值的超出数进行分类就足够了，这可以解释为条件框架中的观察值。因此，只需要对截断分布进行统计建模。在这种情况下，非参数建模是不够的，因为核方法在上尾区域不准确。然而，人们可能会处理像高斯分布这样的截断参数分布。我们的主要目的是用适当的广义Pareto分布替换截断高斯分布，并探索两种模型中判别函数的性质和关系。

引用于2文件

MSC公司：

62H30型 分类和歧视；聚类分析（统计方面）
62G32型 极值统计；尾部推断
62F99型 参数化推理
62E20型 统计学中的渐近分布理论
60G15年 高斯过程

关键词：

高斯模型；截断；广义Pareto分布；线性判别函数；Hüsler-Reiss三角阵列

软件：

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\textit{B.G.Manjunath}等人，《多元分析杂志》。103，编号107-115（2012年；兹bl 1231.62116）
全文： 内政部

参考文献：

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