초록 ▼

* 다양한 범주형 자료의 최적척도화를 위한 동질성 분석에 근거한 Gifi 시스템을 소개.
* S-Plus로 동질성분석을 수행하기 위한 프로그래 HOMOGEN을 구현.
* 실제 자료를 가지고 HOMOGEN의 과정을 설명하였으며 기존의 활용 가능한 프로시져들과 비교 분석.
* 후행행렬과 상관분해 이론을 이용하여 시계열 자료를 재 표현.
* 동질성 분석 시스템을 이용한 최적척도화와 시계열 분석을 다변량 자료분석의 입장에서 통합하여 최적척도화를 시도.
* 최적변환 하에서 일차자기상관이 최대화 또는 최소화된다는 것

* 다양한 범주형 자료의 최적척도화를 위한 동질성 분석에 근거한 Gifi 시스템을 소개.
* S-Plus로 동질성분석을 수행하기 위한 프로그래 HOMOGEN을 구현.
* 실제 자료를 가지고 HOMOGEN의 과정을 설명하였으며 기존의 활용 가능한 프로시져들과 비교 분석.
* 후행행렬과 상관분해 이론을 이용하여 시계열 자료를 재 표현.
* 동질성 분석 시스템을 이용한 최적척도화와 시계열 분석을 다변량 자료분석의 입장에서 통합하여 최적척도화를 시도.
* 최적변환 하에서 일차자기상관이 최대화 또는 최소화된다는 것을 발견.
* AR(1), 계절AR(1). AR(p) 모형하에서의 손실함수를 정준분석의 관점에서 일반화.
* 일반화 손실함수를 최소화하는 최적알고리즘을 제안.
* AR(1) 모형에 대해 범주수향화를 구하는 반복 알로리즘을 단계별로 제시 설명하였으며, S-Plus로 프로그램화.
* 혼합 ARMA 모형 하에서의 최적척도화 수행 시 파생되는 문제점을 제시하였으며, 개입분석하에서의 최적척도 연구.
* 다중 시계열 자료에 대한 Box-Tiao의 정준변환과 최적척도와의 연관성 규명.

Abstract ▼

Stage I : We re-express time series data using backshift matrices and lagged variables to combine optimal scaling and time series analysis. The Gifi system of optimal scaling is considered through the homogeneity analysis.
Stage II : We develope a new program for performing optimal scaling. WE st

Stage I : We re-express time series data using backshift matrices and lagged variables to combine optimal scaling and time series analysis. The Gifi system of optimal scaling is considered through the homogeneity analysis.
Stage II : We develope a new program for performing optimal scaling. WE study in what way univariate time series techniques can be combined with optimal scaling. We show how the autocorrelations of the seres is affected by oprimal scaling under sun filter and difference filter.
Stage III : WE discuss multivariate time series analysis with optimal scaling. We aslo introduce a general loss function in the viewpoints of canonical class and suggest an optimal algorithm for categorical quantification.

목차 Contents

• 제1장 연구개발과제의 개요...28
• 제2장 국내외 기술개발 현황...29
• 제3장 연구개발수행 내용 및 결과...30
• 제1절 자기상관과 후행행렬...30
• 제2절 상관분해와 최소제곱...32
• 제3절 동질성 분석...34
• 1. 교대최소제곱법...34
• 2. 다중해를 가지는 경우...37
• 3. HOMOGEN에 의한 동질성 분석...38
• 가. HOMOGEN 프로그램 구조...39
• 나. 응용사례를 이용한 분석절차...39
• 4. 다른 프로시져들과의 비교...48
• 5. 동질성 분석에서의 비정칙치 분해...49
• 가. 다른 기법과의 유사성 비교...50
• 6. 수량화 자료행렬에 대한 적용...52
• 제4절 시계열에서의 변환과 최적척도...54
• 1. 합변환...54
• 2. 차분변환...57
• 3. 최적알고리즘...58
• 제5절 자기희귀모형과 최적척도...59
• 1. AR(1) 모형...60
• 2. 사례분석...61
• 3. 계절 AR(1) 모형과 최적척도...63
• 4. AR(p) 모형과 최적척도...63
• 제6절 정준분석으로의 일반화...67
• 1. 일반화 손실함수...68
• 2. s＝2, M＝R＝1, Q1＝Q2＝P1＝0, P2＝p 경우...69
• 제7절 범주수량화 알고리즘...70
• 1. 적용 예: AR(1) 경우...73
• 2. 범주수량화 최적 알고리즘...73
• 3. 자료분석...74
• 제8절 ARMA 모형에서의 최적척도...77
• 제9절 개입분석에서의 최적척도...79
• 제10절 Box-Tiao 정준변환과 최적척도...80
• 제11절 소스프로그램...83
• 1. 완전 지시행렬...83
• 2. HOMOGEN 프로그램...83
• 3. 최적 범주수량화 프로그램...92
• 제4장 목표달성도 및 관련분야에의 기여도...96
• 제5장 연구개발결과의 활용계획...97
• 제6장 연구개발과정에서 수집한 해외과학기술정보...98
• 제7장 참고문헌...99