Warianty tytułu
Using the Main Component and Independent Component Method in Analysing Household Expenditure
Języki publikacji
Abstrakty
Przedstawiono nowe spojrzenie na zastosowanie analizy korelacji zmian w wydatkach gospodarstw domowych. Główna metoda składowa, której podstawą jest analiza korelacji i metoda składników niezależnych, która jest rozwinięciem pierwszej metody są stosowane w analizie kształtowania się wydatków gospodarstw domowych. Analiza ta może być stosowana do oceny funkcjonalnej zależności między zmiennymi, które decydują o sytuacji społeczno-ekonomicznej gospodarstw domowych, a także wybierania zmiennych w procesie opracowywania modeli, które mają na celu opisanie tych zależności.
The author presents a new perspective on applying correlation analysis to changes in household expenditure. The main component method, whose basis is correlation analysis, and the independent component method - which is an expansion of the former method are applied with the aim of identifying factors that simultaneously shape the expenditure of households. This analysis can be used to assess the functional dependencies between variables that determine the socio-economic situation of households, and to select variables in the process of formulating models that aim to describe those dependencies. (original abstract)
Rocznik
Numer
Strony
43--56
Opis fizyczny
Twórcy
autor
- Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie
Bibliografia
- Amari S., Cichocki A., Yang H.H. [1996], A New Learning Algorithm for Blind Signal Separation, Advances in Neural Information Processing Systems 8, MIT Press.
- Bell A.J., Sejnowski T.J. [1995], An Information Maximisation Approach to Blind Separation and Blind Deconvolution, Neural Computation, 7,6.
- Cardoso J.F., Souloumiac A. [1993], An Efficient Technique for the Blind Separation of Complex Sources, Proc. IEEE SP Workshop on Higher-Order Statistic, Lake Tahoc, USA.
- Chatfield Ch., Collins J. [1983], Introduction to Multivariate Analysis, Chapman and Hall, London.
- Jolliffe I.T. [2002], Principal Component Analysis, Springer, New York.
- Gajek L., Kałuszka M. [2000], Wnioskowanie statystyczne. Modele i metody, WNT, Warszawa.
- Hastie T., Tibshirani R., Friedman .J. [2001], The Elements of Statistical Learning. Data Mining, Inference and Prediction, Springer, New York.
- Hyvärinen A., Karhunen J., Oja E. [2001], Independent Component Analysis, John Wiley and Sons, New York.
- Kunysz K. [1990], Elementy teorii informacji, Wydawnictwo Politechniki Rzeszowskiej, Rzeszów.
- MacKay D.J.C. [2004], Information Theory, Inference and Learning Algorithms, Cambridge University Press, Cambridge.
- Roeske-Słomka I. [200l], Dochody i wydatki gospodarstw domowych w Polsce w latach 1993-1997, AE w Poznaniu, Poznań.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000162612006