KCI등재후보
SCOPUS
Comprehensive studies of Grassmann manifold optimization and sequential candidate set algorithm in a principal fitted component model
저자
Chaeyoung, Lee (Department of Statistics, Ewha Womans University, Korea) ; Jae Keun, Yoo
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2022
작성언어
English
주제어
등재정보
KCI등재후보,SCOPUS,ESCI
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
721-733(13쪽)
제공처
In this paper we compare parameter estimation by Grassmann manifold optimization and sequential candidate set algorithm in a structured principal fitted component (PFC) model. The structured PFC model extends the form of the covariance matrix of a random error to relieve the limits that occur due to too simple form of the matrix. However, unlike other PFC models, structured PFC model does not have a closed form for parameter estimation in dimension reduction which signals the need of numerical computation. The numerical computation can be done through Grassmann manifold optimization and sequential candidate set algorithm. We conducted numerical studies to compare the two methods by computing the results of sequential dimension testing and trace correlation values where we can compare the performance in determining dimension and estimating the basis. We could conclude that Grassmann manifold optimization outperforms sequential candidate set algorithm in dimension determination, while sequential candidate set algorithm is better in basis estimation when conducting dimension reduction. We also applied the methods in real data which derived the same result.
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