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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Jung, Kang-Mo (Department of Computer Science and Statistics, Kunsan National University)
저널정보
한국통계학회 JKSS(Journal of the Korean Statistical Society) Journal of the Korean Statistical Society 제27권 제4호
발행연도
1998.1
수록면
471 - 483 (13page)

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The influence of observations on the misclassification probability in multiple discriminant analysis under the equal covariance assumption is investigated by the local influence method. Under an appropriate perturbation we can get information about influential observations and outliers by studying the curvatures and the associated direction vectors of the perturbation-formed surface of the misclassification probability. We show that the influence function method gives essentially the same information as the direction vector of the maximum slope. An illustrative example is given for the effectiveness of the local influence method.
#Influence function #Influential observations #Local influence #Multiple discriminant analysis #Perturbation

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