Непараметрический дискриминантный анализ Опции

[Адам]

Уважаемые коллеги! Провел дискриминантный анализ, но гложат сомнения, некоторые данные распределены не нормально, существует ли непараметрический дискриминантный анализ, сведения встречаются, а найти конкретную информацию не могу можно ли его провести в статистика 6. Спасибо!

[Адам]

в учебнике по статистике указано, что

Предполагается, что анализируемые переменные представляют выборку из многомерного нормального распределения. Поэтому вы можете проверить, являются ли переменные нормально распределенными. Отметим, однако, что пренебрежение условием нормальности обычно не является "фатальным" в том смысле, что результирующие критерии значимости все еще "заслуживают доверия".

Может быть я зря сомневаюсь

[p2004r]

в учебнике по статистике указано, что

Предполагается, что анализируемые переменные представляют выборку из многомерного нормального распределения. Поэтому вы можете проверить, являются ли переменные нормально распределенными. Отметим, однако, что пренебрежение условием нормальности обычно не является "фатальным" в том смысле, что результирующие критерии значимости все еще "заслуживают доверия".

Может быть я зря сомневаюсь

1 Только нормальными данные должны быть всего внутри классов. В сумме они даже очень ненормальны

2 Если не уверены, возьмите Random forest. (его результаты визуализируют обычно многомерным шкалированием)

PS На мой взгляд и pca и lda это чистая геометрия сводящаяся к преобразованию ковариации данных, и зачем там нормальное распределение откровенно говоря не понятно. Ковариация определена для любых распределений и её преобразования абсолютно корректны. Кто то когда то выразил чисто геометрическую задачу через нормальные распределения, почему это накладывает ограничения на возможность разделить две группы точек гиперплоскостью? Если классы разделены, то они разделены. Оптимально ли проведена разделяющая гиперплоскость? Это все равно нужно доказывать каким либо вариантом бутстрепа. Ну а если гиперплоскостью данные не пилятся, значит берут всякие SVM как описание классов и считают статистику для них.