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다변량 분위수 회귀나무 모형에 대한 연구Multivariate quantile regression tree

Other Titles
Multivariate quantile regression tree
Authors
김재오조형준방성완
Issue Date
2017
Publisher
한국데이터정보과학회
Keywords
Data mining; multivariate data analysis; quantile regression; regression tree.; 다변량 자료분석; 데이터마이닝; 분위수 회귀모형; 회귀나무 모형
Citation
한국데이터정보과학회지, v.28, no.3, pp.533 - 545
Indexed
KCI
Journal Title
한국데이터정보과학회지
Volume
28
Number
3
Start Page
533
End Page
545
URI
https://scholar.korea.ac.kr/handle/2021.sw.korea/85275
DOI
10.7465/jkdi.2017.28.3.533
ISSN
1598-9402
Abstract
분위수 회귀모형은 반응변수의 조건부 분포에 대하여 포괄적이고 유용한 통계적 정보를 제공한다. 그러나 많은 실제 자료는 설명변수와 반응변수가 비선형의 관계를 갖고 있어 전통적인 선형 분위수 회귀모형은 왜곡되고 잘못된 결과를 초래할 수 있다. 또한 자료의 복잡성이 증가하여 반응변수가 여러개인 다변량 자료의 분석에 대한 보다 정확한 예측과 더불어 풍부한 해석에 대한 요구가 증가하고 있다. 이러한 이유로 본 연구에서는 다변량 분위수 회귀나무 모형을 제안하였다. 본 연구에서는 기존의 다변량 회귀나무 모형의 분할변수 선택 알고리즘의 문제점을 지적하고 향상된 분할변수 선택 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 합리적인 계산시간으로 적용 가능하며 분할변수 선택에서 편향발생의 문제를 갖지 않는 동시에 기존 방법보다 더 정확하게 분할변수를 선택할 수 있있다. 본 연구에서는 모의실험과 실증 예제를 통해 제안한 방법의 우수한 성능과 유용성을 확인하였다.
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College of Political Science & Economics > Department of Statistics > 1. Journal Articles

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CHO, HYUNG JUN
정경대학 (통계학과)
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