کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
7358217 | 1478573 | 2017 | 22 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Double instrumental variable estimation of interaction models with big data
ترجمه فارسی عنوان
تخمین متغیر دو ابزاره مدل های تعامل با داده های بزرگ
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
ریاضیات
آمار و احتمال
چکیده انگلیسی
The factor analysis of a (n,m) matrix of observations Y is based on the joint spectral decomposition of the matrix squares YYâ² and Yâ²Y for Principal Component Analysis (PCA). For very large matrix dimensions n and m, this approach has a high level of numerical complexity. The big data feature suggests new estimation methods with a smaller degree of numerical complexity. The double Instrumental Variable (IV) approach uses row and column instruments to estimate consistently the factors via an averaging method. We compare the double IV approach to PCA in terms of numerical complexity and statistical efficiency. The double IV approach can be used for the analysis of recommender systems and provides a new collaborative filtering approach.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Econometrics - Volume 201, Issue 2, December 2017, Pages 176-197
Journal: Journal of Econometrics - Volume 201, Issue 2, December 2017, Pages 176-197
نویسندگان
Patrick Gagliardini, Christian Gouriéroux,