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2015 | OriginalPaper | Buchkapitel

14. Discriminant Analysis

verfasst von : Wolfgang Karl Härdle, Léopold Simar

Erschienen in: Applied Multivariate Statistical Analysis

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Abstract

Discriminant analysis is used in situations where the clusters are known a priori. The aim of discriminant analysis is to classify an observation, or several observations, into these known groups. For instance, in credit scoring, a bank knows from past experience that there are good customers (who repay their loan without any problems) and bad customers (who showed difficulties in repaying their loan). When a new customer asks for a loan, the bank has to decide whether or not to give the loan.

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Literatur
Zurück zum Zitat Johnson, R. A., & Wichern, D. W. (1998). Applied multivariate analysis (4th ed.). Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall. Johnson, R. A., & Wichern, D. W. (1998). Applied multivariate analysis (4th ed.). Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall.
Zurück zum Zitat Lachenbruch, P. A., & Mickey, M. R. (1968). Estimation of error rates in discriminant analysis. Technometrics, 10, 1–11.CrossRefMathSciNet Lachenbruch, P. A., & Mickey, M. R. (1968). Estimation of error rates in discriminant analysis. Technometrics, 10, 1–11.CrossRefMathSciNet
Metadaten
Titel
Discriminant Analysis
verfasst von
Wolfgang Karl Härdle
Léopold Simar
Copyright-Jahr
2015
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-662-45171-7_14