메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제11권 제2호
발행연도
2009.1
수록면
1,065 - 1,077 (13page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
편향회귀 방법은 다중공선성의 자료에 광범위하게 사용되고 있다. 분석화학자들은 부분최소제곱회귀(PLS)와 주성분회귀(PCR)를 분석화학, 특히 분광자료 분석에 성공적으로 적용하여 왔으나 능형회귀(RR)는 거의 사용하지 않는다. 통계학자들은 공선성의 자료에 능형회귀를 선호한다. Frank와 Friedman(1993)은 시뮬레이션 연구에서 그들이 고려한 여러 경우에서 전체적으로 RR이 PLS와 PCR 보다 예측력이 더 좋다고 하였다. 그러나 Wold(1993)는 Frank와 Friedman의 연구는 몇 가지 중요한 요인들을 고려하지 못하였으며 실제로 PLS와 PCR이 RR보다 더 나은 예측력을 주는 광범위한 경우가 있다는 사실을 지적하였다. 본 논문에서는 몬테칼로 시뮬레이션 연구를 통해 최소제곱회귀(OLS)와 더불어 다섯 가지 편향회귀의 예측력을 비교하고 앞의 논쟁에 대해 부분적인 해답을 제공한다.
#능형회귀 #주성분회귀 #부분최소제곱회귀 #능형주성분회귀 #능형부분최소제곱회귀 #다중공선성 #분광자료. #ridge regression #principal component regression #partial least squares regression #muticollinearity #spectroscopic data.

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
Burr, T. L / 2005 / Biased Regression: The Case of Cautious Application / Technometrics 47 (3) : 284 ~ 296 google schola Frank, I. E / 1989 / Comparative Monte Carlo Study of Biased Regression Techniques : 233 ~ 242 google schola Frank, I. E / 1993 / A Statistical View of Some Chemometrics Regression Tools / Technometrics 35 (2) : 109 ~ 135 google schola Helland, I. S / 1988 / On the structure of partial least squares regression / Communications in Statistics - Simulation and Computation 17 : 581 ~ 607 google schola Hoerl, A / 1970 / Ridge Regression: Biased Estimation for Non-Orthogonal Problems / Technometrics 12 : 55 ~ 67 google schola

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0