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A Note on the Dimension of the Projection Space in a Latent Factor Regression Model with Application to Business Cycle Classification

机译:潜在因子回归模型中投影空间的维数及其在商业周期分类中的应用

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摘要

In this paper it is shown that the number of latent factors in a multiple multivariate regression model need not be larger than the number of the response variables in order to achieve an optimal prediction. The practical importance of this lemma is outlined and an application of such a projection on latent factors in a classification example is given.
机译:在本文中显示,为了实现最佳预测,多变量多元回归模型中潜在因素的数量不必大于响应变量的数量。概述了该引理的实际重要性,并给出了这种对潜在因子的投影在分类示例中的应用。

著录项

  • 作者

    Lübke Karsten; Weihs Claus;

  • 作者单位
  • 年度 2004
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类

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