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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제6권 제3호
발행연도
2004.1
수록면
849 - 860 (12page)

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설명변수들의 다중공선성 문제는 회귀분석 실행 시 해결해야 할 문제 중의 하나이다. 다중공선성 문제는 모수들의 최소제곱 추정량을 추정하고 분석하는데 많은 어려움이 있다. 회귀그래픽 방법은 다중공선성 문제를 선형성 조건으로 인식한다. 회귀그래픽 방법은 차원축소를 위해 설명변수들이 형성하는 중심부공간을 추정한다. 선형성 조건은 차원축소를 이루기 위해 중심부공간을 인지하고 추정하는데 있어 매우 효율적인 조건이 된다. 전통적인 회귀분석 과정에서 해결해야 할 설명변수들의 다중공선성 문제를 회귀그래픽 방법은 설명변수들의 선형성 조건이라 정의하고 중심부공간 추정에 있어 선행조건으로 취하는 것이다. 본 논문은 이러한 설명변수들의 선형성 조건과 다중공선성의 연관성과 차이점 그리고 회귀 그래픽 방법을 적용하는데 있어 어떻게 응용되는지 논의한다.
#다중공선성 #회귀그래픽 #중심 부공간 #차원축소 #선형성 조건 #요약 산점도 #Multicollinearity #Regression Graphics #Central subspace #Dimension reduction #Linearity Condition #Summary Plot.

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/ 1991 / Prices and Earnings Around the Globe Union Bank of Switzerland google schola / 1991 / Sliced inverse regression for dimension reduction Journal of the American Statistical Association : 316 ~ 342 google schola / 1994 / On the interpretation of regression plots 89 : 177 ~ 189 google schola / 1998 / Dimension Reduction in Binary Response Regression 94 : 1187 ~ 1200 google schola / 1998 / Regression Graphics, Ideas for studying regressions through graphics google schola

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