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논문 기본 정보

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저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제21권 제3호
발행연도
2019.1
수록면
1,275 - 1,284 (10page)

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영향함수는 Hampel(1974)에 의해 처음 소개된 대용량 데이터에서 이상치 판별을 위한 방법 중 하나로, 본 연구논문에서는 통계량별 영향함수의 성능의 차이가 있는지 알아보고, 비교해보고자 하였다. 그 방법으로 많은 통계량 가운데 t통계량과 변동계수를 대상으로 영향함수의 절대비교, 상대오차 개념을 적용한 상대차이, 벡터로 정의한 영향함수에 상대오차 개념을 적용한 벡터공간에서의 상대차이를 정의하여 영향함수 성능을 비교하였다. 또한 서로 역수 관계에 있는 t통계량과 변동계수가 경험적 영향함수에서 공통된 값을 가진다는 점을 착안해 두 통계량의 경험적 영향함수 간의 관계를 식으로 유도 및 규명하였다. 그 결과, 상대차이가 더 작게 나타난 변동계수의 영향함수가 t통계량의 영향함수보다 성능이 더 우수하다고 판단되어지며, t통계량의 영향함수를 사용할 때 좀 더 주의를 요한다는 점을 시사했고, t통계량의 경험적 영향함수는 표본평균의 제곱을 표본분산으로 나눈 값을 포함한 상수와 변동계수의 경험적 영향함수의 곱과 같았으며, 변동계수의 경험적 영향함수는 그 역수인 표본분산을 표본평균의 제곱으로 나눈 값을 포함하는 상수와 t통계량의 경험적 영향함수의 곱과 같다는 관계를 증명하였다.
#influence function #t statistic #coefficient of variance #performance comparison #relation.

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참고문헌 (15)

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Campbell, N. A. / 1978 / The influence function as an aid in outlier detection in discrimination analysis / Applied Statistics 27:251~258 google schola 최승배 / 2006 / Sensitivity Analysis in Fitting Auto- and Cross-Variogram Model / Journal of The Korean Data Analysis Society 8(4):1265~1279 dbpia Choi, S. / 2000 / Sensitivity analysis in variogram estimation : detecting observations influential to Cressie and Hawkins(1980)’s robust variogram / The Journal of Korean Data Analysis Society 2(3):359~366 google schola Choi, S. / 2000 / Sensitivity analysis in auto-and cross-variogram estimation / The Journal of Korean Data Analysis Society 2(1):91~107 google schola Cook, R. D. / 1982 / Residual and influence in regression / Chapman and Hall google schola

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