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초록·키워드 목차

분위수 회귀모형은 반응변수의 분위수에 대하여 선형모형을 가정하는 모형으로 반응변수가 정규성과 등분산성을 만족하지 않는 경우에도 적용할 수 있는 회귀모형이다. 차원 축소를 위한 도구로 사용하는 주성분 분석을 특이값분해를 통해 설명변수에 구현하는 방법은 설명변수 중 다중공선성 문제가 존재할 때 유용한 도구이다. 이 연구에서 분산이 큰 직교성을 갖는 주성분의 부분집합을 선택하여 분위수 회귀모형에 적용하는 분위수 주성분 회귀모형에 대한 베이지안 추론을 소개한다. 종속변수의 분위수에 대한 선형관계를 고려하는 베이지안 정보 기준에 근거하여 주요 주성분의 개수를 선택하고, 축소 사전분포를 고려하여 추정한 주성분 회귀모형의 모수를 역변환하여 일반적인 분위수 회귀모형의 도수를 추정한다. 일반적인 분위수 회귀모형과 LASSO를 적용한 분위수 회귀모형 실제 자료들에 적용하여 제안한 베이지안 분위수 회귀모형과 비교한다. #베이즈추론 #베이즈 정보기준 #분위수 회귀모형 #주성분회귀 #특이값분해 #Bayesian inference #Bayesian information criteria #principal component regression #quantile regression #singular value decomposition

요약
1. 서론
2. 분위수 주성분 회귀모형
3. 베이지안 추정법
4. 자료분석
5. 결론
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Abstract

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