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Sensitivity Analysis in Principal Component Regression with Quadratic Approximation
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  • Sensitivity Analysis in Principal Component Regression with Quadratic Approximation
  • Sensitivity Analysis in Principal Component Regression with Quadratic Approximation
저자명
Shin. Jae-Kyoung,Chang. Duk-Joon
간행물명
한국데이터정보과학회지
권/호정보
2003년|14권 3호|pp.623-630 (8 pages)
발행정보
한국데이터정보과학회
파일정보
정기간행물|ENG|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

Recently, Tanaka(1988) derived two influence functions related to an eigenvalue problem $(A-lambda_sI)upsilon_s=0$ of real symmetric matrix A and used them for sensitivity analysis in principal component analysis. In this paper, we deal with the perturbation expansions up to quadratic terms of the same functions and discuss the application to sensitivity analysis in principal component regression analysis(PCRA). Numerical example is given to show how the approximation improves with the quadratic term.