This paper proposes new classifiers under the assumption of multivariate normality for multivariate repeated measures data (doubly multivariate data) with Kronecker product covariance structures. These classifiers are especially useful when the number of observations is not large enough to estimate the covariance matrices, and thus the traditional classifiers fail. The quality of these new classifiers is examined on some real data. Computational schemes for maximum likelihood estimates of required class parameters, and the likelihood ratio test relating to the structure of the covariance matrices, are also given.
Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies
Informacja
SZANOWNI CZYTELNICY!
UPRZEJMIE INFORMUJEMY, ŻE BIBLIOTEKA FUNKCJONUJE W NASTĘPUJĄCYCH GODZINACH:
Wypożyczalnia i Czytelnia Główna: poniedziałek – piątek od 9.00 do 19.00