선형 판별 함수의 성능에 대하여

이 논문은 다음 질문을 고려한다: 두 모집단 중 하나에 신체 샘플을 분류하는 데 사용될 때 판별 함수에 의해 제공된 잘못 분류할 확률을 개별적으로 사용될 때 변량에 의해 제공된 확률로부터 정확하게 예측할 수 있는가? 변량 간 상관관계의 역할에 대한 이론적 고려는 (i) 그러한 예측이 정확해야 할 수학적인 이유가 없음을 보여주고, (ii) 긍정적인 상관관계(정의된 의미에서)는 일반적으로 해롭고 부정적인 상관관계는 도움이 된다는 것을 나타낸다. 문헌에서 잘 알려진 12개의 수치 예제를 검토한 결과, 실제로는 (i) 대부분의 상관관계가 긍정적이며 (ii) 일반적으로 판별 함수를 계산하기 전에 개별 판별력이 낮은 변량 그룹을 제외하는 것이 안전하며, 대부분의 좋은 판별자와 부정적인 상관관계를 가진 변량을 제외해서는 안 된다 (iii) 판별 함수의 성능은 개별 판별력과 평균 상관계수에 대한 지식으로부터 만족스럽게 예측할 수 있다.