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 제20권 제2호
발행연도
2018.1
수록면
621 - 632 (12page)

이용수

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

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2018

로지스틱 회귀모형에서 SAMCIS 알고리즘을 이용한 정확추론
강효은 ,  전수영 Journal of The Korean Data Analysis Society 2018.01 학술저널

2017

로지스틱 회귀모형에서 SAMCIS 알고리즘을 이용한 정확추론
강효은 應用統計學科 2017.01 학위논문

초록· 키워드

오류제보하기
로지스틱 회귀모형에 대한 통계적 추론에서 종종 장애모수를 제외한 관심모수의 추론에 관심이 많아지고 있다. 로지스틱 회귀모형은 범주형 데이터를 종속변수로 하여 종속변수와 독립변수 간의 관계를 구체적인 함수로 나타내는 예측 모형으로, 로지스틱 회귀모형에 대한 통계적 추론은 전형적으로 비조건부 우도함수에 근거한 대표본 근사를 사용한다. 그러나 소표본이거나 희박 자료인 경우 또는 불균형 자료인 경우 일반적으로 대표본 근사추론은 신뢰할 수 없어, 이러한 문제를 해결하기 위해 비조건부 우도함수에 근거한 정확추론 방법인 Forster(Forster et al., 2003) 알고리즘이 제안되었다. 하지만 대량 데이터인 경우 메모리에 문제가 있어 ELRM(Zamar et al., 2007) 알고리즘이 제안되었지만 여전히 국소 트랩의 문제점이 존재한다. 이를 극복하고자 본 연구는 확률적 근사 몬테카를로 중요 샘플링(Cheon et al., 2014; SAMCIS) 알고리즘을 이용한 정확추론 방법을 제안하고자 한다. SAMCIS 알고리즘은 국소 트랩의 문제점을 본질적으로 가지고 있지 않은 SAMC(Liang et al., 2007) 알고리즘을 포함하고 있고, 또한 에르고딕 성질을 만족하며 확장 표본공간을 조절할 수 있는 능력을 갖추고 있다. 자료 분석을 통해 본 연구에서 제안한 정확추론 방법이 더욱 정확한 추정치를 제공하는 우수성을 보여 주었다.
#Logistic regression model #exact inference #stochastic approximate Monte Carlo importance sampling #local trap.

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (19)

참고문헌 신청
Cheon, S. / 2014 / Stochastic approximation Monte Carlo importance sampling for approximating exact conditional probabilities / Statistics and Computing 24(4):505~520 Crossref Cox, D. R. / 1970 / Analysis of binary data second edition / Chapman and Hall google schola Cytel Inc. / 2006 / LogXact 8: discrete regression software featuring exact methods google schola Forster, J. J. / 1996 / Monte Carlo exact conditional tests for log-linear and logistic models / Journal of the Royal Statistical Society B 58(2):445~453 google schola Forster, J. J. / 2003 / Markov chain Monte Carlo exact inference for binomial and multinomial logistic regression models / Statistics and Computing 13(2):169~177 Crossref

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