Bootstrap法得到的判别函数可以有效地避免异常值的干扰。
举一反三
- 异常值（Outlier）指样本中的个别值，其数值明显偏离它（或他们）所属样本的其余观测值，也称异常数据，离群值。目前人们对异常值的判别与剔除主要采用物理判别法和统计判别法两种方法。
- 在判别分析中,贝叶斯判别函数的个数=数,其判别方法是根据各个判别函数值的大小做判别,样品归属判别函数值的类。
- 函数一阶导数的符号可以判别函数的单调性；函数二阶导数的符号可以判别函数的凹凸性
- 根据()，判别分析可以分为距离判别、FISHER判别、BAYES判别 A: 判别的组数 B: 判别函数的形式 C: 判别时处理变量的方式 D: 判别标准
- 在判别分析中，哪种判别函数是适合计数资料类型的（ ）。 A: 典型判别方法 B: 距离判别函数 C: 最大似然判别函数 D: Bayes判别函数