کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
1145444 1489667 2015 11 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Self-consistency and a generalized principal subspace theorem
ترجمه فارسی عنوان
خودمسنجی و یک قضیه اصلی متعارف اصلی
ترجمه چکیده
نظریه های زیربنایی اصلی با مشکل پیدا کردن زیرمجموعه ها از تقریب مطلوب توزیع های چند متغیره حمایت می کنند. معیار بهینه در نظر گرفته شده در این مقاله، به حداقل رساندن میانگین فاصله مربع بین توزیع داده شده و یک توزیع تقریبی است که به برخی محدودیت ها بستگی دارد. برنامه های آماری شامل، تجزیه و تحلیل خوشه ای، تجزیه و تحلیل اجزای اصلی و پیگیری پیش بینی، شامل محدودیت ها نیستند. اکثر نظریه های زیربنایی اصلی با توزیع بیضی یا با توزیع کروی توزیع می شوند. ما این نتایج را با استفاده از مفهوم خودمسنجی به کار می بریم. ما همچنین ارتباطات خود را با تکنیک های توزیع نرمال عادی و پیگیری پیاده روی نشان می دهیم. ما همچنین در مورد پیامدهای آنها با تمرکز ویژه بر نکات اصلی و نکات خودسنجی بحث می کنیم. در نهایت، با استفاده از چندین مطالعه شبیه سازی، به ارتباط عملی نتایج نتایج نظری دسترسی پیدا می کنیم.
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه ریاضیات آنالیز عددی
چکیده انگلیسی
Principal subspace theorems deal with the problem of finding subspaces supporting optimal approximations of multivariate distributions. The optimality criterion considered in this paper is the minimization of the mean squared distance between the given distribution and an approximating distribution, subject to some constraints. Statistical applications include, but are not limited to, cluster analysis, principal components analysis and projection pursuit. Most principal subspace theorems deal with elliptical distributions or with mixtures of spherical distributions. We generalize these results using the notion of self-consistency. We also show their connections with the skew-normal distribution and projection pursuit techniques. We also discuss their implications, with special focus on principal points and self-consistent points. Finally, we access the practical relevance of the theoretical results by means of several simulation studies.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Multivariate Analysis - Volume 133, January 2015, Pages 27-37
نویسندگان
, ,