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NTIS 바로가기응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics, v.28 no.1, 2015년, pp.23 - 31
임찬희 (가톨릭대학교 의생명.건강과학과) , 김동재 (가톨릭대학교 의생명.건강과학과)
A conventional missing value problem in the statistical analysis k-Nearest Neighbor(KNN) method are used for a simple imputation method. When one of the k-nearest neighbors is an extreme value or outlier, the KNN method can create a bias. In this paper, we propose a Weighted k-Nearest Neighbors(WKNN...
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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단일대치법의 종류에는 무엇이 있는가? | 그래서 지금까지 결측치 처리에 관하여 많은 방법론이 연구되어 왔다. 단일대치법은 각각의 결측치들을 각각 하나의 다른 값으로 대치하는 방법으로 Last observation carried forward(LOCF), Baseline observation carried forward(BOCF), Regression method, Hot-deck imputation 등이 있다. 하지만 단일대치법은 추정량의 표준오차를 작아지게 하는 방향으로 편의를 일으키게 할 가능성이 있다. | |
결측치란 무엇인가? | 통계적 분석을 할 때 결측치가 발생하는 것은 매우 통상적이다. 결측치란 특정 피험자에게서 특정 변수를 특정 시점에 측정하여 관측치를 얻어야 하는데 얻지 못한 경우를 말한다. 결측치의 발생은 분석을 어렵게 할 뿐만 아니라, 편의 발생으로 인해 분석 결과에 크게 영향을 미친다. | |
결측치 처리 방식 중 결측치가 있는 변수를 모든 분석에서 제거하는 방식의 단점은 무엇인가? | 결측치를 처리하는 가장 단순한 방법은 결측치가 있는 변수를 모든 분석에서 제거하고, 결측치가 없는 변수들만 분석하는 방법이다. 하지만 이 방법은 편향이 발생할 수 있고, 결측비율이 높아지면 표본의 크기가 감소하여 검정력이 줄어드는 단점이 있다. 그래서 지금까지 결측치 처리에 관하여 많은 방법론이 연구되어 왔다. |
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오픈액세스 학술지에 출판된 논문
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