Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/56723 
Autor:innen: 
Erscheinungsjahr: 
2010
Schriftenreihe/Nr.: 
SFB 649 Discussion Paper No. 2010-050
Verlag: 
Humboldt University of Berlin, Collaborative Research Center 649 - Economic Risk, Berlin
Zusammenfassung: 
Let a high-dimensional random vector X can be represented as a sum of two components - a signal S , which belongs to some low-dimensional subspace S, and a noise component N . This paper presents a new approach for estimating the subspace S based on the ideas of the Non-Gaussian Component Analysis. Our approach avoids the technical difficulties that usually exist in similar methods - it doesn't require neither the estimation of the inverse covariance matrix of X nor the estimation of the covariance matrix of N.
Schlagwörter: 
dimension reduction
non-Gaussian components
NGCA
JEL: 
C13
C14
Dokumentart: 
Working Paper

Datei(en):
Datei
Größe
259.11 kB





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