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NTIS 바로가기응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics, v.23 no.5, 2010년, pp.813 - 822
박진아 (숙명여자대학교 통계학과) , 황선영 (숙명여자대학교 통계학과)
We investigate a possible achievement in dimension reduction of time series via partially quantified principal component. Partial quantification technique allows us in modeling to accommodate artificial variable(s) of practical importance which is defined subjectively by the data analyst. Suggested ...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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다중회귀분석에서 다수의 설명변수들을 회귀모형에 포함시킬 경우에 발생할 수 있는 문제점은 무엇인가? | 다중회귀분석에서 다수의 설명변수들을 회귀모형에 포함시킬 경우, 설명변수들 사이에 강한 선형관계가 존재하는 다중공선성의 문제가 발생한다. 주성분회귀분석은 설명변수들 간에 이런 다중공선성 문제를 해결하기 위해 설명변수들을 독립성이 만족하는 회귀변수인 주성분으로 변환하여 회귀분석을 시도하는 것이다. | |
부분-수량화란 무엇인가? | 본 연구에서는 시계열 자료의 차원축소 방안으로 다변량 분석에서 주로 이용되는 주성분 분석 방법과“부분-수량화(partial quantification)” 기법을 이용한 주성분 분석 방법을 시계열 자료에 적용해 보고자 한다. 부분-수량화란 선행 연구나 연구자의 사전 지식 등에 의해 주어진 자료에 선행적으로 제 1 인자를 전제하고 나머지 인자들을 찾는 수량화 절차를 의미한다. Suh와 Huh (1997)은 주성분 분석에서 부분-수량화에 대해 연구하였고, 서혜선 (1999)에서는 인자분석에 의한 부분-수량화 기법을 제안하였다. | |
전통적인 시계열 분석방법인 ARIMA 모형의 단점은 무엇인가? | 전통적인 시계열 분석방법인 ARIMA(p, d, q) 모형을 적용할 때, 특히 월별 실업률 자료의 경우 계절성이 존재하기때문에 Seasonal ARIMA(p, d, q) 모형을 이용한 분석이 일반적이다. 이와 같은 모형을 사용할 경우, 시차가 늘어남에 따라 증가하는 모수의 추정에 부담이 증가한다. 본 연구에서는 주성분 분석 방법과 부분-수량화(partial quantification) 기법을 이용한 주성분 분석 방법을 이용해 월별 시계열 자료의 차원을 축소하고, 이를 통해 얻어진 주성분점수를 이용하여 시계열회귀분석을 시행하고자 한다. |
성웅현 (1997). , 탐진.
Park, J. H., Sriram, T. N. and Yin, X. (2009). Dimension reduction in time series, Statistica Sinica, 20, 747-770.
Suh, H. S. and Huh, M. H. (1997). Partial quantification in principal component analysis, The Korean Communications in Statistics, 4, 637-644.
Xia, Y. and Li, W. K. (1999). On the estimation and testing of functional coefficient linear models, Statistica Sinica, 9, 735-757.
Xia, Y., Tong, H. and Li, W. K. (1999). On extended partially linear single-index models, Biometrika, 86, 831-842.
Xia, Y., Tong, H. and Li, W. K. (2002a). Single-index volatility models and estimation, Statistica Sinica, 12, 785-799.
Xia, Y., Tong, H., Li, W. K. and Zhu, L. X. (2002b). An adaptive estimation of dimension reduction methods, Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 64, 363-410.
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