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NTIS 바로가기Journal of the Korean Data & Information Science Society = 한국데이터정보과학회지, v.25 no.1, 2014년, pp.177 - 185
Under bivariate normal distribution assumptions, the interaction and quadratic terms are needed in the logistic regression model with two predictors. However, depending on the correlation coefficient and the variances of two conditional distributions, the interaction and quadratic terms may not be n...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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고전적 선형모형의 특징은? | 둘째, 반응변수의 기대값과 설명변수의 선형결합을 연결시키는 연결함수를 설정한다. 고전적 선형모형은 반응변수가 서로 독립적이며 정규분포를 따르고 연결함수가 항등함수 (identity function)인 일반화선형모형의 특수한 형태라고 할 수 있다. | |
로지스틱회귀 모형에서 반응변수는 무엇에 의해 결정된다고 가정하는가? | 선형회귀모형에서 반응변수의 기댓값은 설명변수들의 선형결합 xTβ이라고 가정한다. 로지스틱회귀 모형에서도 반응변수는 기본적으로 설명변수의 선형결합에 의해 결정된다고 가정한다. 그러나 이러한 모형은 설명변수 간의 교호작용을 감안하지 않은 것이다. | |
일반화선형모형은 어떤 과정을 통해 정규이론에 의한 선형모형을 일반화한 것인가? | 일반화선형모형은 지수족 (exponential family) 분포와 연결함수 (link function)를 이용하여 다음과 같은 두 가지 과정으로 정규이론에 의한 선형모형을 일반화한 것이다. 첫째, 오차의 분포는 정규분포를 포함하는 지수족의 여러 가지 분포를 사용한다. 둘째, 반응변수의 기대값과 설명변수의 선형결합을 연결시키는 연결함수를 설정한다. 고전적 선형모형은 반응변수가 서로 독립적이며 정규분포를 따르고 연결함수가 항등함수 (identity function)인 일반화선형모형의 특수한 형태라고 할 수 있다. |
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오픈액세스 학술지에 출판된 논문
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