A független komponens analízis és empirikus vizsgálata

Kapelner, Tamás; Madarász, László; Ferenci, Tamás [Ferenci, Tamás (Biostatisztika), szerző] Statisztika Tanszék (BCE / MSMI)

Magyar nyelvű Összefoglaló cikk (Folyóiratcikk) Tudományos
Megjelent: STATISZTIKAI SZEMLE 0039-0690 91 (3) pp. 253-286 2013
  • Néprajztudományi Bizottság: A
  • IV. Agrártudományok Osztálya: A
  • X. Földtudományok Osztálya: A
  • Demográfiai Osztályközi Állandó Bizottság: A hazai
  • Gazdaságtudományi Doktori Minősítő Bizottság: A hazai
  • Nemzetközi és Fejlődéstanulmányok Doktori Bizottság: A hazai
  • Regionális Tudományok Bizottsága: A hazai
  • Szociológiai Tudományos Bizottság: A hazai
A tanulmány a gazdasági adatok elemzésében egyre elterjedtebb módszer, a független komponens analízis (ICA) elméleti hátterét és empirikus vizsgálatát mutatja be. Az ICA képes több, egymással korreláló adatsort olyan komponensekre szétválasztani, melyek egymástól a lehető legnagyobb mértékben függetlenek, és melyek lineáris kombinációjaként felírható az eredeti adatsorok mindegyike. A módszer tehát lehetőséget nyújt az adatsorok alakulását befolyásoló rejtett komponensek elkülönítésére. A szerzők az elméleti háttér bemutatása után először néhány összehasonlító vizsgálatot végeznek az ICA és a nála gyakrabban használt főkomponens analízis (PCA) között, majd részletesebben vizsgálják az ICA tulajdonságait a rendelkezésre álló adatok száma, dimenziója és függőségi viszonyai tekintetében. Végül néhány példát mutatnak be a módszer alkalmazási lehetőségei közül.
Hivatkozás stílusok: IEEEACMAPAChicagoHarvardCSLMásolásNyomtatás
2024-11-08 14:45