最適判別分析と分類木分析
最適判別分析（ODA）[ 1 ]および関連する分類木分析（CTA）は、予測精度を最大化する正確な統計手法です。任意の特定のサンプルと探索的または確証的仮説に対して、最適判別分析（ODA）は、最大の予測精度をもたらす統計モデルを特定し、正確なタイプIエラー率を評価し、潜在的な交差一般化可能性を評価します。最適判別分析は0を超える次元に適用でき、1次元の場合はUniODA、多次元の場合はMultiODAと呼ばれます。最適判別分析は、ANOVA（分散分析）および回帰分析の代替手段です。
参照
参考文献
- ^プロバイダー: John Wiley & Sons, Ltd コンテンツ:text/plain; charset="UTF-8" TY - JOUR AU - Yarnold, Paul R. AU - Soltysik, Robert C. TI - ランダムデータの一変量判別における最適値の理論的分布* JO - Decision Sciences VL - 22 IS - 4 PB - Blackwell Publishing Ltd SN - 1540-5915 UR - https://dx.doi.org/10.1111/j.1540-5915.1991.tb00362.x DO - 10.1111/j.1540-5915.1991.tb00362.x SP - 739 EP - 752 KW - 離散計画法 KW - 線形統計モデル KW - 数理計画法 KW - および統計手法 PY - 1991 ER -1.tb00362.x
注記
- ヤーンルド、ポール・R.；ソルティシク、ロバート・C.（2004）『最適データ分析』アメリカ心理学会ISBN 978-1-55798-981-9. 2008年11月23日時点のオリジナルよりアーカイブ。2009年9月11日閲覧。
- フィッシャー, RA (1936). 「分類学的問題における多重測定法の利用」Annals of Eugenics . 7 (2): 179– 188. doi : 10.1111/j.1469-1809.1936.tb02137.x . hdl : 2440/15227 .
- Martinez, AM; Kak, AC (2001). 「PCAとLDAの比較」(PDF) . IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence . 23 (2): 228– 233. doi : 10.1109/34.908974 .
- Mika, S.; et al. (1999). 「カーネルを用いたフィッシャー判別分析」.信号処理のためのニューラルネットワークIX：1999年IEEE信号処理学会ワークショップ論文集 (Cat. No.98TH8468) . pp. 41– 48. CiteSeerX 10.1.1.35.9904 . doi : 10.1109/NNSP.1999.788121 . ISBN 978-0-7803-5673-3. S2CID 8473401 .
外部リンク
- MS Excel を使用した LDA チュートリアル
- IMSL 判別分析関数 DSCRM には、多くの便利な数学的定義があります。
