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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.3
- 수록면
- 339 - 350 (12page)
- DOI
- 10.7465/jkdi.2018.29.2.339
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다중선형회귀모형에서 이상치는 통계적 추론에 상당한 악영향을 준다. 지금까지 이상치가 회귀분석에 미치는 영향을 회피하고자 다양한 이상치 탐색 기법들이 연구되어 왔다. 이러한 노력에도 불구하고 모형선택과 이상치가 복합적 문제로 발생되면 회귀분석에 상당한 어려움을 주게 된다. 본 연구는 차이기반회귀모형을 소개하고 모형선택에 어느 정도 자유로운 이상치 탐색 알고리즘을 소개한다(Park과 Kim, 2017). 또한 Park과 Kim (2017)이 제시한 이상치 탐색 알고리즘은 “회귀모형에 이상치가 항상 존재해야 한다는 가정”이 있다. 이러한 가정의 약점을 극복하고자 본 연구는 단일 변수에서 강건하게 이상치를 탐색할 수 있는 방법을 기존 알고리즘에 추가하고 모의실험 결과를 제시한다.
목차
요약
1. 서론
2. 차이기반회귀모형과 통계적 성질
3. 이상치 판별 및 유무에 대한 식별
4. 모의실험
5. 결론 및 논의
References
Abstract
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - Fernholz, L. T. / 2004 / An outlier nomination method based on multihalver / Journal of Statistical Planning and Inference 122 : 125 ~ 139
[학술지(정기간행물)] - 주영선 / 2016 / 경제조사에서의 이상치 탐지와 처리방법 / 한국데이터정보과학회지 27 (1) : 131 ~ 142
[학술지(정기간행물)] - Justel, A. / 2001 / Bayesian unmasking in linear model / Computational Statistics and Data 36 : 69 ~ 84
[학술지(정기간행물)] - Gervini, D. / 2002 / A class of robust and fully efficient regression estimators / The Annals of Statistics 30 : 583 ~ 616
[학술지(정기간행물)] - Marchette, D. J. / 2003 / Using data images for outlier detection in linear regression / Computational Statistics and Data Analysis 43 : 541 ~ 552
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