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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 이경재
- 발행연도
- 2021
- 저작권
- 인하대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수15
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고차원상황(p ≫ n)에서의 회귀분석 모형을 고려하여 다양한 베이지안 회귀분석 방법들을 비교하였다. 가장 많이 사용되는 spike and slab 사전분포는 차원이 매우 커지는 상황에서 2^p개의 모델을 모두 탐험해야 한다는 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 연속 수축 사전분포(continuous shrinkage prior)들이 제안되고 있다. 본 연구에서는 연속 수축 사전분포의 하나인 horseshoe 사전분포와 spike and slab 사전분포를 다양한 상황에서 비교하는 연구를 진행하였고, 회귀계수 추정 측면과 변수선택 측면을 나누어 결과를 비교하였다. 최종적으로 상황별 사용해야 하는 모형의 가이드라인을 정리하여 소개하였다.
목차
1. 서론 72. 고차원 회귀모형 82.1 Spike and slab 사전분포 82.2 Horseshoe 사전분포 102.3 Horseshoe plus 사전분포 122.4 Regularization horseshoe 사전분포 133. 시뮬레이션 자료를 통한 비교연구 164. 결론 23참고문헌 25
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