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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국교육평가학회 교육평가연구 교육평가연구 제32권 제4호
발행연도
2019.1
수록면
755 - 776 (22page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

사회과학 대용량 자료 분석을 위한 벌점회귀모형과 결측처리기법의 성능 비교: 몬테카를로 모의실험
노민정 ,  유진은 교육평가연구 2019.01 학술저널

2018

벌점회귀모형에서의 결측처리방법에 관한 몬테카를로 모의실험 : KCYPS 자료를 이용한 진로결정 변수 탐색
노민정 교육학과 2018.01 학위논문

초록· 키워드

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본 몬테카를로 모의실험의 목적은 사회과학 분야의 대용량 자료 분석에 적합한 결측처리기법과 벌점회귀모형을 파악하는 것이었다. 먼저 KCYPS(Korean Chidren and Youth Panel Survey) 자료의 특징을 모방하여 340개 변수와 2,000명 자료를 생성하고 MAR 또는 MNAR 결측 메커니즘으로 결측을 발생시켰다. 다음으로 완전제거법, k-NN 대체법, 또는 EM 알고리즘 대체법으로 결측을 대체하고, 대체된 자료에 LASSO, adaptive LASSO, 또는 MCP 벌점회귀모형을 적용하였다. 결측 메커니즘(MAR, MNAR), 결측처리기법(완전제거법, k-NN, EM), 그리고 벌점회귀모형(LASSO, adaptive LASSO, MCP)으로 구성된 총 18개 조건에 대하여 100번 반복한 몬테카를로 모의실험을 실시하여 결측 대체, 변수 선택, 그리고 예측 성능을 비교하였다. 모형 평가 기준으로 결측 대체에 있어 일치율, 변수 선택의 경우 IC1, IC2, 그리고 예측 성능에 있어 정확도, AUC, Kappa 계수를 활용하였다. 연구 결과, 결측 대체에 있어서는 k-NN이 EM보다 우수하였으며, 완전제거법은 벌점회귀모형의 성능을 크게 저하시키는 것으로 확인되었다. MCP와 비교 시 LASSO와 adaptive LASSO의 변수 선택 및 예측 성능이 좋은 편이었다. 연구 결과를 바탕으로 후속 연구에 대하여 제언하였다.
#penalized regression #LASSO #adaptive LASSO #MCP #k-NN #EM #Monte-Carlo simulation

목차

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참고문헌 (70)

참고문헌 신청
강민아 / 2006 / 행정학 및 정책학 조사연구에서 결측치 발생과 처리 방법에 대한 고찰 / 한국행정학보 40(2):31~52 google schola 고길곤 / 2016 / 설문자료의 결측치 처리방법에 관한 연구: 다중대체법과 재조사법을 중심으로 / 행정논총 54(4):291~319 google schola 고길곤 / 2014 / 설문조사 연구에서 결측치의 영향과 대체방법의 적절성에 대한 실증연구 / 정책분석평가학회보 24(3):49~75 dbpia 김현철 / 2016 / 모의실험에 의한 리커트형 설문분석 방법의 비교 / 한국데이터정보과학회지 27(2):373~380 dbpia 노민정 / 2018 / 벌점회귀모형에서의 결측처리기법에 관한 몬테카를로 모의실험 : KCYPS 자료를 이용한 진로결정 변수 탐색 google schola

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