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NTIS 바로가기The journal of Bigdata = 한국빅데이터학회지, v.4 no.2, 2019년, pp.105 - 114
김연진 (인하대학교 통계학과) , 박헌진 (인하대학교 통계학과)
Missing value replacement is one of the big issues in data analysis. If you ignore the occurrence of the missing value and proceed with the analysis, a bias can occur and give incorrect results for the estimate. In this paper, we need to find and apply an appropriate alternative to missing data from...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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적절한 결측치 처리가 분석에 있어 중요한 요소인 이유는? | 미세먼지 같은 역학 연구에서 결측치 처리는 주요 관심사 중 하나이다. 이러한 결측치 발생에 의한 불완전한 자료는 자료 분석 시 모델에서의 편향된 모수 추정등의 요소에서 문제가 발생하여 잘못된 결과를 초래할 수 있기 때문에, 적절한 결측치 처리는 분석을 할 때 중요한 요소라고 할 수 있다. 특히 미세먼지 자료의 가장 큰 특징 중 하나는 시계열 자료라는 것이다. | |
미세먼지 자료의 가장 큰 특징 중 하나는 무엇인가? | 이러한 결측치 발생에 의한 불완전한 자료는 자료 분석 시 모델에서의 편향된 모수 추정등의 요소에서 문제가 발생하여 잘못된 결과를 초래할 수 있기 때문에, 적절한 결측치 처리는 분석을 할 때 중요한 요소라고 할 수 있다. 특히 미세먼지 자료의 가장 큰 특징 중 하나는 시계열 자료라는 것이다. 따라서, 이 논문에서 논의하고자 하는 내용은 시계열 자료에서의 결측치가 발생하였을 때 적절한 대체 방법을 찾고 논의 하는 것이다. | |
Multiple Imputation 방식은 어떻게 진행되는가? | 이러한 과정의 Multiple Imputation의 목적은 관찰 및 관찰되지 않은 자료 f(X)의 분포 함수에 대한 적절한 근사를 하는 데 있다. 이것은 일반적으로 반복적인 메커니즘을 통해 달성되는데, f(X)를 통해 발생하는 다양한 결측 패턴에 대한 조건부 분포 함수에서 샘플링하여 결측치를 대체하는 방식으로 진행된다. |
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