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EnglishLo studio delle relazioni tra più variabili esplicative e più dipendenti spesso richiede l’utilizzo di metodi DRM, i quali si caratterizzano per la sostituzione delle variabili esplicative originali con un minor numero di variabili latenti ortogonali. L’obiettivo del presente lavoro è quello di fornire un’interpretazione di tali metodi in termini di regressione lineare semplice. L’approccio proposto è generalizzato al caso in cui vi sia una sola matrice di variabili esplicative e più matrici di variabili dipendenti.
| Titolo: | The Role of Linear Regression in Dimensionality Reduction Methods | |
| Autori: | ||
| Data di pubblicazione: | 2003 | |
| Abstract: | Lo studio delle relazioni tra più variabili esplicative e più dipendenti spesso richiede l’utilizzo di metodi DRM, i quali si caratterizzano per la sostituzione delle variabili esplicative originali con un minor numero di variabili latenti ortogonali. L’obiettivo del presente lavoro è quello di fornire un’interpretazione di tali metodi in termini di regressione lineare semplice. L’approccio proposto è generalizzato al caso in cui vi sia una sola matrice di variabili esplicative e più matrici di variabili dipendenti. | |
| Handle: | http://hdl.handle.net/11574/37627 | |
| Appare nelle tipologie: | 4.1 Contributo in Atti di convegno |
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| File | Descrizione | Tipologia | Licenza | |
|---|---|---|---|---|
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http://hdl.handle.net/11574/37627
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