로버스트 회귀모형을 이용한 자료결합방법

Q: 이 논문에서 정의한 통계적 자료결합이란 무엇인가?

서로 다른 출처에서 얻어진 데이터 파일들을 하나의 파일로 결합하는 통계적인 방법이다. 이는 수용 파일과 제공 파일로 구성된 자료에서 공통변수와 고유변수를 활용하여 데이터를 통합함으로써 변수 간의 관계를 분석할 수 있도록 하는 절차를 의미한다.

Q: 특이점이 존재하는 자료결합에서 로버스트 회귀모형이 일반 회귀모형보다 유리한 이유는 무엇인가?

연구 결과, 로버스트 회귀모형은 특이점의 영향을 최소화하여 상관관계 추정에 대한 통계적 강건성을 보이기 때문이다. 따라서 일반 회귀모형보다 결합 전 자료의 구조를 더 잘 유지하며, 변수 간의 관계를 보다 신뢰성 있게 분석하고 모형의 설명력을 향상시킨다.

전명식; 정지송; 박혜진

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자료유형: 학술저널

저자정보: 전명식 정지송 박혜진

저널정보: 한국통계학회 응용통계연구 응용통계연구 제21권 제6호

발행연도: 2008.12

수록면: 981 - 996 (16page)

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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 일반 회귀모형의 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.

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