Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/22588 
Erscheinungsjahr: 
2004
Schriftenreihe/Nr.: 
Technical Report No. 2004,75
Verlag: 
Universität Dortmund, Sonderforschungsbereich 475 - Komplexitätsreduktion in Multivariaten Datenstrukturen, Dortmund
Zusammenfassung: 
In simulation studies Latent Factor Prediction Pursuit outperformed classical reduced rank regression methods. The algorithm described so far for Latent Factor Prediction Pursuit had two shortcomings: It was only implemented for situations where the explanatory variables were of full colum rank. Also instead of the projection matrix only the regression matrix was calculated. These problems are addressed by a new algorithm which finds the prediction optimal projection.
Schlagwörter: 
simulated annealing
prediction oriented projections
reduced rank regression
rank deficient regressors
simulation study
Dokumentart: 
Working Paper

Datei(en):
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Größe
144.1 kB





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