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NTIS 바로가기Journal of the Korean Data & Information Science Society = 한국데이터정보과학회지, v.21 no.1, 2010년, pp.21 - 32
강명욱 (숙명여자대학교 통계학과) , 김부용 (숙명여자대학교 통계학과) , 홍주희 (숙명여자대학교 통계학과)
Graphical regression is a paradigm for obtaining regression information using plots without model assumptions. The general goal of this approach is to find lowdimensional sufficient summary plots without loss of important information. Model assessments using residual plots are less likely to be succ...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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그래픽적 회귀란? | 일반적으로 통계분석방법은 자료가 가지고 있는 정보를 하나의 숫자로 표현하는 요약통계량에 의존한다. 반면 그래픽적 회귀 (graphical regression)는 자료를 통해 얻을 수 있는 모든 정보를 분포에 대한 가정 없이 그림으로 나타내는 그래픽적인 접근이며 회귀정보 (regression information)를 모두 포함하는 충분요약그림 (sufficient summary plot)을 찾아내는 방법을 제시한다. | |
그래픽적 회귀의 핵심은 무엇인가? | 그러나 설명변수가 2보다 많은 p개인 경우, (p +1)차원의 산점도를 구현하기는 매우 힘들다. 그러므로 정보의 손실 없이 우리가 인지할 수 있는 2차원이나 3차원으로 차원을 축소하는 것이 그래픽적 회귀의 핵심이다. | |
설명 변수가 하나인 단순회귀의 그래픽적 회귀에서 무엇이 충분 요약 그림이 되나? | 설명변수가 하나인 단순회귀의 그래픽적인 분석은 반응변수를 수직축으로 하고 설명변수를 수평축으로 하는 2차원 산점도에 기초하고 있고 이 산점도가 곧 충분요약그림이 된다. 설명변수가 2개인 경우에는 반응변수를 수직축인 V축 (vertical-axis)으로 하고, 설명변수를 V축에 수직이며 서로 직각인 두 개의 축인 H축 (horizontal-axis)과 O축 (out-of-page axis)축으로 하는 3차원 산점도가 충분요약그림이 된다. |
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