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실제 우리가 일상에서 접하는 많은 자료들은 단순 회귀모형이나 단순 로지스틱 모형에서 가정하고 있는 선형성 가정에 적합하지 않다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 일반적으로 생각할 수 있는 방법은 2, 3차 항 등을 추가한 다항 회귀분석 (polynomial regression)이 있고 자료의 특성을 있는 그대로 파악해 볼 수 있는 비모수 회귀분석(Local regression)이 있을 것이다. 이 논문에서 제시하고자 하는 내용은 독립변수와 ...

실제 우리가 일상에서 접하는 많은 자료들은 단순 회귀모형이나 단순 로지스틱 모형에서 가정하고 있는 선형성 가정에 적합하지 않다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 일반적으로 생각할 수 있는 방법은 2, 3차 항 등을 추가한 다항 회귀분석 (polynomial regression)이 있고 자료의 특성을 있는 그대로 파악해 볼 수 있는 비모수 회귀분석(Local regression)이 있을 것이다. 이 논문에서 제시하고자 하는 내용은 독립변수와 종속변수의 로짓함수 간의 관계가 선형이라는 제약에서 벗어나고자 모든 독립변수들을 범주화해서 로지스틱 회귀분석을 행하여 나눠진 각 범주에 계수의 형태로 가중치를 부과해서 최종 예측확률을 구하고자 하는 것이다. 그 절차로는 먼저 모든 독립변수를 범주화하고, 범주화된 변수들을 이용해 로지스틱 모형을 추정하는 것이다. 실제 자료와 모의실험 결과 본 논문에서 제시한 방법은 기존 방법의 예측 정확도를 초과하는 좋은 성과를 보여 주었다.$$a$$a

Abstract ▼ AI-Helper

The linearity assumption between the predictor variables and the logit of response variable in logistic regression might not be appropriate for the real world data. Polynomial logistic regression as an idea of local fitting was introduced to solve the non-linearity problem.$$a$$aWe introduced a new ...

The linearity assumption between the predictor variables and the logit of response variable in logistic regression might not be appropriate for the real world data. Polynomial logistic regression as an idea of local fitting was introduced to solve the non-linearity problem.$$a$$aWe introduced a new method of local fitting via categorization of predictors. A logistic regression model is fitted using the dummy variables created by the categorization.$$a$$aThe coefficient of the logistic regression can be interpreted as the weight of each category corresponds to the dummy variable.$$a$$aIt was found that the new method outperformed the logistic regression based on the accuracy results using simulation and real data.$$a$$a

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