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The use of sparse inverse covariance estimation for relationship detection and hypothesis generation in strategic management

机译：稀疏逆协方差估计在战略管理中关系检测和假设生成中的应用

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Research summary: This paper uses Sparse Inverse Covariance Estimation (SICE) to advance strategic management research, focusing on an application of exploratory SICE techniques to generate novel, testable hypotheses. We demonstrate how SICE can identify intrinsic relationships among variables, especially within large, high-dimension-low-observation datasets. We also discuss the strengths and limitations of SICE, as well as the most appropriate uses of these techniques. We conclude with a detailed illustration of SICE analysis using the High Performance Manufacturing dataset.Managerial summary: Most academic research in strategic management is based on formal hypotheses, which are testable statements of the relationships linking two or more variables. Researchers currently use several approaches to generate hypotheses, but all have different shortcomings. In our study, we demonstrate how researchers can use a set of quantitative techniques known as Sparse Inverse Covariance Estimation (SICE) to generate new hypotheses from large datasets. Copyright (c) 2015 John Wiley & Sons, Ltd.
机译：研究摘要：本文使用稀疏逆协方差估计（SICE）推进战略管理研究，重点是探索性SICE技术的应用，以产生新颖的，可检验的假设。我们演示了SICE如何识别变量之间的内在关系，尤其是在大型，高维低观测数据集中。我们还将讨论SICE的优势和局限性，以及这些技术的最适当用法。我们以使用高性能制造数据集进行SICE分析的详细说明作为结尾。管理摘要：战略管理中的大多数学术研究都基于形式假设，形式假设是连接两个或多个变量的可检验关系的陈述。研究人员目前使用几种方法来生成假设，但都有不同的缺点。在我们的研究中，我们演示了研究人员如何使用称为稀疏逆协方差估计（SICE）的一组定量技术从大型数据集中生成新的假设。版权所有（c）2015 John Wiley＆Sons，Ltd.

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