Elliptically Contoured Models in Classification

FORBELSKÁ, Marie. Elliptically Contoured Models in Classification. In S.Co.2007 Book of short papers (Complex Models and Computational Intensive Methods for Estimation and Prediction). Venice, Italy: CLEUP Editore, 2007, s. 243-248. ISBN 978-88-6129-114-0.

Základní údaje

Originální název

Elliptically Contoured Models in Classification

Název česky

Elipticky vrstevnicové modely v klasifikaci

Autoři

FORBELSKÁ, Marie

Vydání

Venice, Italy, S.Co.2007 Book of short papers (Complex Models and Computational Intensive Methods for Estimation and Prediction), od s. 243-248, 6 s. 2007

Nakladatel

CLEUP Editore

---

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Stať ve sborníku

Obor

10103 Statistics and probability

Stát vydavatele

Itálie

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Kód RIV

RIV/00216224:14310/07:00032420

Organizační jednotka

Přírodovědecká fakulta

ISBN

978-88-6129-114-0

Klíčová slova anglicky

linear and quadratic discriminant decision rules; elliptically contoured distribution; ROC analysis

Štítky

Elliptically contoured distribution, ROC analysis

Příznaky

Mezinárodní význam

---

Anotace

V originále

This paper demonstrates that linear and quadratic discriminant decision rules of classifying observation as coming from one of several multivariate normal distribution can be construct for much broader classes of multivariate distributions such as elliptically contoured distributions (ECDs). The performance of a binary (two-groups) classifier with continuous output is often evaluated with receiver operating characteristic (ROC) curve analysis, which yields indices of accuracy such as the area under the curve (AUC). The most common method of ROC analysis is based on the bi-normal model. In this paper the attention is concerned with a more general fully parameterized bi-distributional model assuming elliptically contoured distributions (ECD).

Česky

Příspěvek demonstruje, že lineární a kvadratická rozhodovací pravidla pro vícerozměrná normální rozdělení lze konstruovat i pro mnohem širší třídu vícerozměrných rozdělení, a to pro tzv. elipticky vrstevnicová rozdělení. Kvalita binárních klasifikátorů se spojitým výstupem je charakterizována pomocí tzv. ROC křivky. Nejčastěji používaným modelem v ROC analýze je binormální model, který lze analogicky rozšířit i pro elipticky vrstevnicová rozdělení.