Assessment of the probability of misclassification in discriminant analyzes for two normal populations

Authors

Keywords:

cost of misclassification, multivariate normal;, homoscedastic, mean quadratic error

Abstract

This work aimed to evaluate the performance of the Lachenbruch and Mickey (1968)
method considering the modification proposed by Giri (2004) using Monte Carlo simulations and
to measure and compare the misclassification rates with those obtained in the original method.
Both methods original and modified are biased and have large biases in small samples and small
biases with large samples. The biases of the two methods decrease with the increase of the Maha-
lanobis distance between the two populations. The original method is superior to the modified
method, especially in small samples.

Author Biography

Daniel Furtado Ferreira, UFLA

Estatística, Departamento de Ciências Exatas

References

GIRI, N. C. Multivariate statistical analysis. 2th. ed. New York: Marcel Dekker, 2004. 558p.

LACHENBRUCH, P. A.; MICKEY, M. R. Estimation of error rates in discriminant analysis. Technometrics, v. 10, n. 1, p. 1–11, 1968.

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Published

31-12-2013

How to Cite

Oliveira, I. R. C. de, & Ferreira, D. F. (2013). Assessment of the probability of misclassification in discriminant analyzes for two normal populations. Sigmae, 2(1), 1–6. Retrieved from https://publicacoes.unifal-mg.edu.br/revistas/index.php/sigmae/article/view/103

Issue

Vol. 2 No. 1 (2013): "Workaholic"

Section

Probability and Statistics

License

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