Informace o publikaci

Shape analysis in the light of simplicial depth estimators

Logo poskytovatele
Autoři

KATINA Stanislav

Rok publikování 2010
Druh Článek ve sborníku
Konference Systems Biology & Statistical Bioinformatics
Fakulta / Pracoviště MU

Přírodovědecká fakulta

Citace
www http://www1.maths.leeds.ac.uk/statistics/workshop/lasr2007/proceedings/
Obor Aplikovaná statistika, operační výzkum
Klíčová slova simplicial depth; shape analysis
Popis In this paper we present the maximum simplicial depth estimator and compare it to the ordinary least square estimator in examples from 2D shape analysis focusing on bivariate and multivariate allometrical problems from zoology. We compare two types of estimators derived under different subsets of parametric space on the basis of the linear regression model. In applications where outliers in the x- or y-axis direction occur in the data and residuals from ordinary least-square (OLS) linear regression model are not normally distributed, we recommend the use of the maximum simplicial depth estimators.
Související projekty:

Používáte starou verzi internetového prohlížeče. Doporučujeme aktualizovat Váš prohlížeč na nejnovější verzi.

Další info