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한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제20권 제2호
발행연도
2009.4
수록면
321 - 328 (8page)

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회귀분석에서 설명변수들 사이에 상관이 높으면 최소제곱추정법에서 구한 회귀계수들의 정도가 떨어진다. 다중공선성이라 불라는 이 현상은 실제 자료분석에서 심각한 문제를 야기시킨다. 이 다중공선성의 문제를 극복하기 위한 여러 가지 방법이 제안되었다. 능형회귀, 축소추정량 그리고 주성분 분석에 기초한 주성분회귀와 고유값회귀등이 있다. 지난 수십 년간 많은 통계학자들은 일반적인 중 회귀에서 감도분석에 관해 연구하였으며, 주성분회귀, 고유값회귀와 로지스틱 주성분회귀에 대해서도 같은 주제로 연구하였다. 이 모든 방법에서 주성분분석은 중요한 역할을 하였다. 또한, 많은 통계학자들이 주성분분석과 관련된 다변량 방법에서 감도분석에 대해 연구를 하였다. 본 연구논문에서는 주성분회귀와 고유값회귀를 소개하고, 또한 주성분회귀와 고유값회귀에서 감도분석의 방법을 소개하고, 마지막으로 이들 두 방법에 대한감도분석의 성질에 대해 논의하였다.
#주성분회귀 #multicollinearity #Influence function #Latent root regression #다중공선성 #영향함수 #principal component regression #sensitivity analysis #감도분석 #principal com-ponent analysis #고유값회귀 #주성분분석

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1. [단행본] - Chatterjee, S / 1977 / Regression analysis by example / John Wiley & Sons google schola 2. [학술지(정기간행물)] - Critchley,F / 1985 / Influence in principal component analysis / Biometrika 72 : 627 ~ 636 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - Hampel,F.R / 1974 / The influence curve and its role in robust estimation / Journal of the American Statistical Associations 69 : 383 ~ 393 google schola 4. [단행본] - Jolliffe,I.T / 1986 / Principal components analysis / Springer-Verlag google schola 5. [학술지(정기간행물)] - Pack, P / 1987 / Influential observations in principal component analysis: A case study / Journal of Applied Statistics 15 : 37 ~ 50 google schola

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