Zusammenfassung
Die Anwendung des Mahalanobis-Algorithmus erfordert die Einhaltung einiger Randbedingungen. Zwei weitere Algorithmen existieren mit identischen oder sehr ähnlichen Ergebnissen. Die aufgezeigten Rechenwege sind rechenintensiver, dafür unterschiedlich empfindlich gegenüber den Randbedingungen. Ein Algorithmus nutzt einen Orthogonalisierungsprozess für die Parameter. Dieser transformiert den Datensatz in linear unabhängige Parameter mit dem Vorteil, dass ihre Anzahl fast so groß wie die Anzahl der Objekte, die ein Muster definieren, sein kann. Der andere ist selbst bei perfekter Parameterkorrelation anwendbar. Dies ist im Falle von Multikollinearitäten von entscheidender Bedeutung, da diese essenzielle Informationen enthalten können.
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Ruefer, H. (2018). Alternative Rechenwege. In: Treffsichere Analysen, Diagnosen und Prognosen. Springer Vieweg, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-56653-4_8
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