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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제6권 제1호
발행연도
2004.1
수록면
205 - 218 (14page)

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본 논문에서는 선형회귀모형에서 설명변수 행렬 가 완전계수 행렬이 아닌 일반적인 경우에 보통최소제곱법, 주성분회귀, 편최소제곱회귀, 능형회귀, 일반화능형회귀의 해를 비정칙분해와 일반화 역행렬을 이용하여 통합적인 식으로 유도하고 각 방법에서 고유벡터 기저를 어떠한 형태로 결합하여 해가 형성되는지를 보이고 그 해들 간의 관계를 고유벡터의 관점에서 비교하고 관련성과 차이를 규명한다. 간단한 데이터를 사용하여 수치적으로 보충 설명한다.
#능형회귀 #일반화능형회귀 #주성분회귀 #편최소제곱회귀 #고유벡터 기저 #비정칙값 분해. #Ridge regression #Generalized ridge regression #Principal component regression #Partial least squares regression #Eigenvector basis #Singular value decomposition.

목차

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/ 1965 / Principal Components Regression in Exploratory Statistical Research 60 : 234 ~ 246 google schola / 1970 / Biased Estimation for Nonorthogonal Problems tech (metrics) : 55 ~ 67 google schola / 1976 / A Class of Biased Estimators in Linear Regression tech (metrics) : 425 ~ 437 google schola / 1985 / Encyclopedia of Statistical Sciences : 581 ~ 591 google schola / 1999 / Interrelationships of Multivariate Regression Methods using Eigenvector Basis Sets 13 : 111 ~ 132 google schola

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