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로버스트 회귀모형을 이용한 자료결합방법
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| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 전명식 | - |
| dc.contributor.author | 정지송 | - |
| dc.contributor.author | 박혜진 | - |
| dc.date.accessioned | 2021-09-09T13:51:11Z | - |
| dc.date.available | 2021-09-09T13:51:11Z | - |
| dc.date.created | 2021-06-17 | - |
| dc.date.issued | 2008 | - |
| dc.identifier.issn | 1225-066X | - |
| dc.identifier.uri | https://scholar.korea.ac.kr/handle/2021.sw.korea/124716 | - |
| dc.description.abstract | 서로 다른 출처로부터 얻어진 데이터 파일들을 하나의 데이터 파일로 만드는 통계적 자료결합방법은 공통변수와 서로 다른 고유변수를 포함하여 변수들 간에 존재하는 관련성에 대해 살펴볼 수 있다. Rubin (1986)이 제안한 일반회귀모형의 예측값을 이용한 통계적 결합방법은 자료에 대한 다변량 정규성을 가정하기 때문에 이 가정을 위반하는 자료를 이용하는 것은 많은 문제를 수반한다. 본 연구는 제공파일의 고유변수에 모분포를 반영하지 못하는 특이점이 존재하는 경우, 일반회귀모형을 이용한 통계적 결합방법의 대안으로 로버스트 회귀추정방법을 이용한 자료결합방법을 제안하였다. 나아가 로버스트 회귀모형을 이용한 결합방법과 일반회귀모형을 이용한 결합방법에서의 상관관계 및 결정계수 보존에 관한 성능을 비교하기 위하여 모의실험을 수행하였다. | - |
| dc.language | Korean | - |
| dc.language.iso | ko | - |
| dc.publisher | 한국통계학회 | - |
| dc.title | 로버스트 회귀모형을 이용한 자료결합방법 | - |
| dc.title.alternative | Statistical Matching Techniques Using the Robust Regression Model | - |
| dc.type | Article | - |
| dc.contributor.affiliatedAuthor | 전명식 | - |
| dc.identifier.bibliographicCitation | 응용통계연구, v.21, no.6, pp.981 - 996 | - |
| dc.relation.isPartOf | 응용통계연구 | - |
| dc.citation.title | 응용통계연구 | - |
| dc.citation.volume | 21 | - |
| dc.citation.number | 6 | - |
| dc.citation.startPage | 981 | - |
| dc.citation.endPage | 996 | - |
| dc.type.rims | ART | - |
| dc.identifier.kciid | ART001302509 | - |
| dc.description.journalClass | 2 | - |
| dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Statistical matching method | - |
| dc.subject.keywordAuthor | robust regression model | - |
| dc.subject.keywordAuthor | correlation | - |
| dc.subject.keywordAuthor | coefficient of determination. | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 통계적결합 | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 로버스트 회귀모형 | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 상관관계 | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 결정계수. | - |
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