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문제 정의
- 또한 전체적인 통계분석과정을 이해하기 쉬운 아이콘으 로 구성하여 시각화하는 아이콘 트리맵을 제공함으로써 결과해석을 돕고자 한다. 그리고 잔차를 3D Glyph 를 이용하여 시각화하는 방법을 개발하여 분석법의 적절성 평 가에 도움을 주고자 한다.
- 본 연구에서는 사용자가 실수를 하더라도 경고 메세 지를 봉하여 미연에 잘못된 분석을 망지하고, 올바른 분 석으로 이끄는 비쥬얼 가이드 인터페이스를 제공한다. 또한 전체적인 통계분석과정을 이해하기 쉬운 아이콘으 로 구성하여 시각화하는 아이콘 트리맵을 제공함으로써 결과해석을 돕고자 한다. 그리고 잔차를 3D Glyph 를 이용하여 시각화하는 방법을 개발하여 분석법의 적절성 평 가에 도움을 주고자 한다.
- 본 연구에서는 의료데이터의 통계분석을 위하여 의학 통계에서 많이 사용되는 통계분석법을 구현하였고, 쉽고 정확한 사용을 위하여 비쥬얼 가이드 인터페이스를 연구 개발 하였다. 그리고 불확실한 데이터를 3D Glyph를 이용하여 시각화하는 방법을 개발하여 의사결정에 도움을 줄 수 있었다.
- 따라서 회귀모형이 적절하다면 잔차는 등분산성의 가 정을 반영해야 한다. 본 연구에서는 의사결정에 도움을 주기 위해 분석법의 불확실성을 사용자가 평가할 수 있도록 하였다. 그림 5 는 단순선형회귀 분석이 끝난 후 잔 차를 알기 쉬운 3D Glyph 를 이용하여 보여주고 있다.
- 통계 분석법에 데이터를 적용시키는데 산출되는 잔차 는 분석법의 적절성을 평가하기 위해 필요한 정규성, 등 분산성 평가를 위해 유용하게 쓰여질 수 있다[2]. 본 연구에서는 잔차를 통계적 범주의 불확실한 데이테기로 보고 사용자가 현재의 잔차 모델과 일반적으로 잘 알려진 잘못된 모델과 비교 검토해 봄으로써 분석법의 신뢰 도를 평가하는 기능을 제공한다. 잔차 데이터는 3D Glyph를 이용하여 사용자가 쉽게 이해할 수 있도록 한다.
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