KATINA, Stanislav. Shape analysis in the light of simplicial depth estimators. In Mardia K.V.. Systems Biology & Statistical Bioinformatics. 1. vyd. Leeds: The University of Leeds, 2010. s. 51-54, 4 s. ISBN 978-0-85316-263-6.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Shape analysis in the light of simplicial depth estimators
Autoři KATINA, Stanislav (703 Slovensko, garant, domácí).
Vydání 1. vyd. Leeds, Systems Biology & Statistical Bioinformatics, od s. 51-54, 4 s. 2010.
Nakladatel The University of Leeds
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor Statistics and probability
Stát vydavatele Spojené království
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání elektronická verze "online"
WWW URL
Kód RIV RIV/00216224:14310/10:00063988
Organizační jednotka Přírodovědecká fakulta
ISBN 978-0-85316-263-6
Klíčová slova anglicky simplicial depth; shape analysis
Štítky AKR, rivok
Změnil Změnil: doc. PaedDr. RNDr. Stanislav Katina, Ph.D., učo 111465. Změněno: 21. 2. 2013 18:26.
Anotace
In this paper we present the maximum simplicial depth estimator and compare it to the ordinary least square estimator in examples from 2D shape analysis focusing on bivariate and multivariate allometrical problems from zoology. We compare two types of estimators derived under different subsets of parametric space on the basis of the linear regression model. In applications where outliers in the x- or y-axis direction occur in the data and residuals from ordinary least-square (OLS) linear regression model are not normally distributed, we recommend the use of the maximum simplicial depth estimators.
Návaznosti
CZ.1.07/2.2.00/15.0203, interní kód MUNázev: Univerzitní výuka matematiky v měnícím se světě (Akronym: Univerzitní výuka matematiky)
Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, Operační program Vzdělávání pro konkurenceschopnost (VK), 2.2 Vysokoškolské vzdělávání
VytisknoutZobrazeno: 17. 9. 2019 00:49