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논문 기본 정보

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저자정보
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제25권 제6호
발행연도
2014.12
수록면
1,253 - 1,262 (10page)

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회귀나무 (regression tree)는 독립변수로 이루어진 공간을 재귀적으로 분할하고 해당 영역에서 종속변수의 최선의 예측값을 찾고자 하는 비모수적 방법론이다. 회귀나무 모형이 제안된 이래 로지스틱 회귀나무모형이나 분위수 회귀나무모형과 같이 유연하고 다양한 모형적합을 위한 연구가 진행되어 왔다. 최근에 들어서는 Sela와 Simonoff (2012)의 RE-EM 알고리즘, Loh와 Zheng (2013)의 GUIDE 등 패널데이터와 관련하여 진일보한 나무모형 알고리즘도 제안되었다. 본 논문에서는 각 알고리즘을 소개하고 특징을 살펴보는 한편, 실험 데이터를 생성하여 평균제곱오차 (mean squared error)를 바탕으로 예측력을 비교하였다. 분석결과, RE-EM 알고리즘의 예측력이 상대적으로 우수하게 나타났다. 이 알고리즘을 통해 기업경기실사지수 업종별 패널자료를 분석한 결과 최근의 업황에 가장 큰 영향을 미치는 요소는 매출 실적으로 나타났으며 매출 상위 그룹의 경우 비제조업이 제조업에 비해 업황에 대한 판단이 긍정적인 것으로 나타났다.
#혼합모형 #회귀나무 #mixed effects model #panel data #기업경기실사지수 #Business survey index #regression tree #패널데이터

목차

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참고문헌 (17)

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1. [단행본] - Breiman, L. / 1984 / Classification and regression trees / Wadsworth google schola 2. [학술지(정기간행물)] - Cappelli, C. / 2010 / Detecting contemporaneous mean co-breaking via ART and PCA / Quaderni di STATISTICA 12 : 169 ~ 184 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - 장영재 / 2011 / Tree-Structured Nonlinear Regression / 응용통계연구 24 (5) : 759 ~ 768 google schola 4. [보고서] - Charbonneau, K. B. / 2014 / Multiple fixed effects in binary response panel data models google schola 5. [학술지(정기간행물)] - Cleveland, W. S. / 1979 / Robust locally weighted regression and smoothing scatterplots / Journal of American Statistical Association 74 : 829 ~ 836 google schola

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