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생존자료분석을 위한 혼합효과 최소제곱 서포트벡터기계
황창하, 심주용, Hwang. Chang-Ha, Shim. Joo-Yong 한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 10 Pages
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 2012, Vol.23 No.4 739-748 (10 pages)
최소제곱 서포트벡터기계 (least squares support vector machine)는 분류 및 비선형 회귀분석에서 유용하게 사용되고 있는 통계적 기법이다. 본 논문에서는 각 집단별로 생존자료가 관측된 경우 적용할 수 있는 LS-SVM을 제안한다. 제안된 모형은 임의우측 중도절단자료를 비선형 회귀모형에 적용할 수 있게 Kaplan- Meier의 중도절단분포의 추정값을 이용하여 구해진 가중값을 사용하고, 집단 간의 변동을 나타내기 위하여 임의효과항을 포함한다. 벌칙상수와 커널모수의 최적값을 구하기 위하여 일반화 교차타당성함수가 사용되고... -
가중 최소제곱 서포트벡터기계의 혼합모형을 이용한 수익률 기간구조 추정
노성균, 심주용, 황창하, Nau. Sung-Kyun, Shim. Joo-Yong, Hwang. Chang-Ha 한국통계학회 응용통계연구 10 Pages
한국통계학회 응용통계연구 2008, Vol.21 No.1 159-168 (10 pages)
유용하고 효율적인 함수추정이 가능하다. 고러나 이러한 방법은 다루어야 하는 자료가 대용량이기 때문에 대용량 자료에 적합하고 실행속도가 빠른 추정기법을 개발하는 것이 필요하다. 한편 자료에 내재하는 자기상관성 구조 때문에 과대 적합된 추정 결과를 얻기 쉽다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 가중 LS-SVM(least squares support vector machine, 최소제곱 서포트벡터기계)의 혼합모형을 제안한다. 미국 재무부 채권에 대한 사례연구를 통해서 추정 결과가 증권시장 붕괴 같은 이례적 사건의 현상을 잘... -
커널머신을 이용한 대학의 컴퓨터교육 만족도 분석
피수영, 박혜정, 류경현, Pi. Su-Young, Park. Hye-Jung, Ryu. Kyung-Hyun 한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 9 Pages
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 2011, Vol.22 No.5 921-929 (9 pages)
물론 국가 간의 경쟁력에서 뒤지지 않게 하는데 목표를 두고 있다. 본 논문에서는 대학생을 대상으로 컴퓨터교육 만족도에 영향을 미치는 결정적인 변인의 발견 및 만족도를 분석한다. 전처리과정으로 자바 기반의 학습 도구인 속성 부분집합의 선택기반을 사용하여 최적의 변인을 선택한 후 통계적 학습이론에 기반을 둔 다중 최소제곱 서포트벡터 기계를 사용하고자 한다. 대학의 교양 컴퓨터교육 만족도 분석을 위하여 새로운 알고리즘을 제시하기 보다는 기존의 다중 서포트벡터기계와 다중 최소제곱 서포트벡터기계를 비교 분석한다.... -
비선형 평균 일반화 이분산 자기회귀모형의 추정
심주용, 이장택, Shim. Joo-Yong, Lee. Jang-Taek 한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 9 Pages
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 2010, Vol.21 No.5 831-839 (9 pages)
최소제곱 서포트벡터기계는 비선형회귀분석과 분류에 널리 쓰이는 커널기법이다. 본 논문에서는 금융시계열자료의 평균 및 변동성을 추정하기 위하여 평균의 추정 방법으로는 가중최소제곱 서포트벡터기계, 변동성의 추정 방법으로는 최소제곱 서포트벡터기계를 사용하는 비선형 평균 일반화 이분산 자기회귀모형을 제안한다. 제안된 모형은 선형 일반화 이분산 자기회귀모형 및 선형 평균 일반화 이분산 자기회귀모형보다 더 나은 추정 능력을 가진다는 것을 실제자료의 추정을 통하여 보였다.