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Dokumenttyp:
Diplomarbeit 
Autor(en):
Lutz, Michael 
Titel:
Independent Component Analysis in Multifactor Models 
Abstract:
Über die letzten Jahrzehnte befassten sich zahlreiche Bereiche der angewandten Mathematik mit der Aufgabe, verborgene Faktoren in großen Datensätzen zu finden. Dies ist eine der großen Herausforderungen in der Theorie moderner Multi-Faktor-Modelle. Principal Component Analysis (PCA) ist dabei eine weit verbreitete Analysemethode zur Lösung dieser Aufgabe. In den letzten Jahren wurde in den Gebieten des Signal Processing und des Data Mining zu diesem Zweck ein neuer Ansatz entwickelt. Dieser Ansa...    »
 
Betreuer:
Hr. Emrich (Morgan Stanley) 
Gutachter:
Prof. Dr. Rudi Zagst 
Jahr:
2005 
Sprache:
en 
Hochschule / Universität:
Technische Universität München 
Fakultät:
Fakultät für Mathematik 
Format:
Text