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一类基于Lq-范数的新型zonoid深度

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zonoid深度作为一种著名的排序工具,拥有诸多良好性质,在多元数据分析中应用广泛.然而,由于该深度函数的深度值在数据云的凸包之外点上会取值为零,即存在所谓的"外凸包问题",且相关方法计算复杂度高,因而可能给其实际应用(如分类分析等)带来诸多不便.鉴于此,文章提出了一类基于Lq-范数的新型zonoid深度,以克服原有zonoid深度存在的"外凸包问题".相关证明和模拟结果表明,文章新的zonoid深度符合一般深度函数公理化定义的所有基本要求,因此可以认为它是一个合格的统计深度函数,进而可用于对多元数据进行排序和构造后续其他统计方法等.新的深度函数在数据云的凸包之外点上不会消失为0,且计算简单,因此可望具有良好的应用推广潜力.
A New Class of Lq-Norm Zonoid Depths
Zonoid depth,as a well-known ordering tool,is well-defined and has been widely used in multivariate analysis.However,its depth value vanishes outside the convex hull of the data cloud,namely,outside problem,and its computation is hard to achieve,which consequently hinders its practical applications,e.g.,classification.In this paper,we propose a new class of Lq-norm zonoid depths in order to overcome the outside problem.Since the new zonoid depth in this paper satisfies all basic requirements for the axiomatic definition of general depth functions,it is a desirable statistical depth function,which can be utilized to order multivariate observations and construct other statistical methods.The new depth does not have the outside problem and is easy to be computed,which is expected to have its potential usage and worthy of further consideration.

Lq-norm zonoid depthoutside problemzonoid depthMahalanobis depth

邓子威、刘小惠、李园园、刘庆、朱恩文

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江西财经大学财经数据科学重点实验室,南昌 330013

江西财经大学统计与数据科学学院,南昌 330013

长沙理工大学数学与统计学院,长沙 410114

Lq-范数的zonoid深度 外凸包问题 zonoid 深度 Mahalanobis 深度

江西省教育厅科学技术项目

GJJ2200539

2024

系统科学与数学
中国科学院数学与系统科学研究院

系统科学与数学

CSTPCD北大核心
影响因子:0.425
ISSN:1000-0577
年,卷(期):2024.44(9)