BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Krzyśko Mirosław (Adam Mickiewicz University in Poznań, Poland), Łukaszonek Wojciech (President Wojciechowski Higher Vocational State School, Poland), Wołyński Waldemar (Adam Mickiewicz University in Poznań, Poland)
Tytuł
Discriminant Coordinates Analysis in the Case of Multivariate Repeated Data
Źródło
Statistics in Transition, 2018, vol. 19, nr 3, s. 495-506, RYS., tab., bibliogr. s. 505-506
Słowa kluczowe
Analiza dyskryminacyjna, Wielowymiarowa analiza porównawcza, Metody taksonomiczne, Przestrzenna analiza porównawcza
Discriminant analysis, Multi-dimensional comparative analysis, Taxonomic methods, Comparative spatial analysis
Uwagi
summ.
Kraj/Region
Europa
Europe
Abstrakt
The main aim of the paper is to adapt the classical discriminant coordinates analysis to multivariate repeated measures data. The proposed solution is based on the relationship between the discriminant coordinates and canonical variables. The quality of these new discriminant coordinates is examined on some real data. (original abstract)
Dostępne w
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie
Biblioteka SGH im. Profesora Andrzeja Grodka
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
Pełny tekst
Pokaż
Bibliografia
Pokaż
  1. BANERJEE, S., ROY, A., (2014), Linear Algebra and Matrix Analysis for Statistics. CRC Press, Boca Ratop.
  2. FISHER, R. A., (1936), The use of multiple measurements in taxonomic problem. Annals of Eugenics 7, pp. 179-188.
  3. FUJIKOSHI, Y., ULYANOV, V. V., SHIMIZU, R., (2010), Multivariate statistics. High Dimensional and Large-Sample Approximations. Hoboken, New Jersey.
  4. GIRI, C. G., (1996), Multivariate Statistical Analysis. Marcel Dekker, Inc., New York.
  5. GÓRECKI, T., KRZYŚKO, M., WASZAK, Ł., WOŁYŃSKI, W., (2018), Selected statistical methods of data analysis for multivariate functional data, Statistical Papers 59, pp. 153-182.
  6. KRZANOWSKI, W. J., (2000), Principles of Multivariate Analysis, Revised Edition. Oxford University Press, Oxford.
  7. KRZYŚKO, M., (1979), Discriminant variables. Biometrical Journal 21 (3), pp. 227-241.
  8. RAO, C. R., (1948), The utilization of multiple measurements in problem of biological classification. Journal of the Royal Statistical Society Series B, 10 (2), pp. 159-203.
  9. R CORE TEAM, (2015), R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. https://www.Rproject.org/.
  10. RENCHER, A. C., (1998), Multivariate Statistical Inference and Applications. Wiley, New York.
  11. SEBER, G. A. F., (1984), Multivariate Observations. John Wiley and Sons, New York.
  12. SRIVASTAVA, M. S., (2002), Methods of Multivariate Statistics. Wiley, New York.
  13. SRIVASTAVA, M. S., VON ROSEN, T., VON ROSEN, D., (2008), Models with a Kronecker product covariance structure: estimation and testing. Mathematical Methods of Statistics 17 (4), pp. 357-370.
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
1234-7655
Język
eng
URI / DOI
http://dx.doi.org/10.21307/stattrans-2018-027
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu