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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
유재근 (이화여자대학교)
저널정보
한국통계학회 응용통계연구 응용통계연구 제34권 제4호
발행연도
2021.8
수록면
659 - 669 (11page)

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다변량 회귀분석은 경시적 자료분석이나 함수적 자료분석 등 다양한 분야에서 빈번하게 사용되는 통계적 방법론이다. 다변량 회귀분석은 설명변수의 차원 뿐만 아니라 반응변수의 차원때문에 일변량 회귀분석에서 보다 차원의 저주문제에 더 강한 영향을 받는다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 Yoo (2018)와 Yoo (2019a)에 세 가지 모형기반 반응변수 차원축소 방법이 제시되었다. 하지만 Yoo (2019a)에서 제시한 기본 방법은 모의실험 결과 모형에 가장 영향을 덜 받지만, 다른 두 방법 중 더 나은 방법보다 더 좋은 추정결과를 제시하지 못한다. 이러한 단점을 극복하기 위해 본 논문에서는 기본 방법의 결과 다른 두 방법의 결과를 비교하여, 자료에 따라 최선의 방법을 제시하는 선택 알고리듬을 제시하고, 이를 주선택 반응변수 차원축소라 명명한다. 다양한 모의실험 결과 주선택 반응변수 차원축소는 Yoo (2019a)의 기본방법보다 더 정확하게 차원을 축소하고, 모든 경우에 있어 더 바람직한 방법을 선택함을 확인할 수 있다. 이러한 결과로 제안한 주선택 반응변수의 차원축소 방법의 실제적 유용성을 확인할 수 있다.
#model-based response reduction #multivariate regression #principal fitted response reduction #principal response reduction #unstructured principal fitted response reduction #다변량 회귀분석 #모형기반 차원축소 #주 반응변수 차원축소 #주적합 반응변수 차원축소 #비구조 주적합 반응변수 차원축소

목차

Abstract
1. 서론
2. 모형기반 반응변수 차원축소
3. 주선택 반응변수 차원축소(principal selected response reduction)
4. 모의 실험
5. 결론
References
요약

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