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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김재현 (서경대학교)
저널정보
융복합지식학회 융복합지식학회논문지 융복합지식학회논문지 제8권 제4호
발행연도
2020.12
수록면
149 - 156 (8page)

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4차 산업혁명의 빅이슈는 빅데이터와 인공지능이다. IoT 센서, SNS, 금융 거래 등으로부터 다양한 형태의 데이터가 자동으로 생성, 저장, 처리, 분석되어 사용되고 있다. 하지만 결측치를 포함하고 있는 불완전한 데이터를 이용한 자료 분석은 편의된 추정치와 그로 인한 잘못된 분석 결과를 발생시킨다. 본 연구에서는 결측치 메커니즘과 결측치 패턴에 대해 알아보고 고전적인 결측치 대체 방법과 다중 대체 방법에 대해 고찰하였다. 실증 연구로 결측치를 포함하고 있는 48,192개의 미세먼지(PM10)와 초미세먼지(PM 2.5) 시계열 데이터에 대해 통계 언어인 R의 MICE 패키지를 통한 다중 대체 방법을 대체된 데이터셋의 수를 변화시키며 시뮬레이션을 실행하였다. 그 결과 20개의 대체된 데이터셋을 이용한 대체 방법이 적합한 것으로 판단되었으며 이를 결측치를 제거한 원자료와 비교하여 원자료가 가지고 있는 모수와 일치하는 것을 입증하였다.
#Missing values #Multiple imputation #Big data #Particulate matter(PM) data #MICE

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 선행 연구와 다중 대체
3. 실증 연구
4. 결론
References

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
Little, R. J. A. / 2002 / Statistical Analysis with Missing Data / John Wiley & Sons google schola 김연진 / 2019 / 미세먼지 자료에서의 결측치 대체 방법 비교 / 한국빅데이터학회 학회지 4(2):105~110 Crossref Rubin, D. B. / 1976 / Inference and Missing Data / Biometrika 63(3):581~590 google schola Schafer, J. L. / 2002 / Missing Data: Our View of the State of the Art / Psychological Methods 7(2):147~177 google schola Marsh, H. W. / 1998 / Pairwise Deletion for Missing Data in Structural Equation Models: Nonpositive Definite Matrices, Parameter Estimates, Goodness of Fit, and Adjusted Sample Sizes / Structural Equation Modeling 5(1):22~36 google schola

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