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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박종선 (성균관대학교) 모은비 (성균관대학교)
저널정보
한국통계학회 응용통계연구 응용통계연구 제32권 제2호
발행연도
2019.4
수록면
199 - 211 (13page)

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주어진 회귀자료에 유한혼합회귀모형을 적합하는 경우 적절한 성분의 수를 선택하고 선택된 각각의 회귀모형에서 의미있는 예측변수들의 집합을 선택하며 동시에 편의와 변동이 작은 회귀계수 추정치들을 얻는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 혼합선형회귀모형에서 성분의 개수와 회귀계수에 벌점함수를 적용하여 적절한 성분의 수와 각 성분의 회귀모형에 필요한 설명변수들을 동시에 선택하는 방법을 제시하였다. 성분에 대한 벌점은 성분들의 로그값에 SCAD 벌점함수를 적용하였고 회귀계수들에는 SCAD와 더불어 MCP 및 Adplasso 벌점함수들을 사용하여 가상자료와 실제자료들에 대한 결과를 비교하였다. SCAD-SCAD 벌점함수 조합과 SCAD-MCP 조합의 경우 기존의 Luo 등 (2008)의 방법에서 문제가 되었던 과적합 문제를 해결함과 동시에 선택된 성분의 수와 회귀계수들을 효과적으로 선택하였으며 회귀계수들의 추정치에 대한 편의도 크지 않았다. 본 연구는 성분의 수가 알려져 있지 않은 회귀자료에서 적절한 성분의 수와 더불어 각 성분에 대한 회귀모형에서 모형에 필요한 예측변수들을 동시에 선택하는 방법을 제시하였다는데 의미가 있다고 하겠다.
#mixture regression #component #variable selection #penalty #혼합회귀모형 #성분선택 #변수선택 #벌점함수

목차

Abstract
1. 서론
2. 혼합선형회귀모형(mixture of linear regression model)
3. 콤포넌트와 회귀계수에 대한 벌점함수의 적용
4. 모의실험
5. 실제자료분석
6. 결론 및 향후 과제
References
요약

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