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

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제21권 제4호
발행연도
2019.1
수록면
1,675 - 1,692 (18page)

이용수

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

초록· 키워드

오류제보하기
The purpose of this study was to demonstrate reversible jump MCMC (RJ-MCMC) in multiple regression. The RJ-MCMC determined the best number of predictors given the data. Specifically, in the empirical analysis, the results showed that 12 predictors were selected as the appropriate predictors to explain science achievement among 20 predictors. It seems that the RJ-MCMC prefer to a simpler model compared to the other model selection methods (i.e., AIC, forward selection, backward selection, and stepwise selection). However, BIC suggested the same number of the variables suggested by the RJ-MCMC. To compare the model selection based on BIC and the RJ-MCMC, the simulation study was performed. The general trend for both model selection results is that the accuracy and the precision of model selection improves when the sample size is large or the number of the predictors is small. However, the model selection via the RJ-MCMC shows the better performance than the performance based on BIC when the number of predictors increases. Also, the results might imply that the RJ-MCMC allows to select the variable even the magnitude of the variables is small with parsimoniousness.

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (23)

참고문헌 신청

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