지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.3
- 수록면
- 249 - 268 (20page)
- DOI
- 10.7465/jkdi.2022.33.2.249
이용수
이 논문의 연구 히스토리 (2)
- 이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
- 연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
- 이 논문의 연구 히스토리 확인하기
초록· 키워드
오류제보하기
다변량 경시적 자료는 같은 개체에서의 몇 개의 속성들이 반복 측정되어지는 자료이다. 따라서 단변량 경시적 자료와는 다르게 다변량 경시적 자료분석에서는 반복 측정되는 속성들 간의 복잡한 상관관계를 가지며, 이러한 상관관계를 설명하기 위한 공분산행렬의 모형화에 대한 연구가 이루어져야 한다. 이 논문에서 이러한 복잡한 상관관계를 설명하기 위한 자기회귀 구조를 가지는 공분산행렬에 대한 모형화 방법 중에 하나인 수정된 콜레스기 분해와 초구분해를 이용한 방법을 살펴보고, 자기회귀 구조의 성긴성(sparseness)을 설명하기 위한 베이지안 모형을 또한 살펴본다. 그리고 다양한 상황에서의 모의실험을 통하여 베이지안 모형의 우수성을 살펴본다.
목차
요약
1. 서론
2. 공분산행렬의 모형화
3. 모의실험
4. 결론
References
Abstract
참고문헌 (0)
참고문헌 신청함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
베이지안 다변량 선형 모형을 이용한 청소년 패널 데이터 분석
응용통계연구
2022 .12
-
다변량 경시적 자료 분석을 위한 공분산 행렬의 모형화 비교 연구
응용통계연구
2020 .06
-
다변량 선형모형을 이용한 노동패널자료 분석
한국데이터정보과학회지
2020 .07
-
다변량 경시적 자료에서 공분산 행렬의 AR구조와 ARMA구조의 비교
한국데이터정보과학회지
2020 .09
-
일반 선형 모형에 대한 공분산 행렬의 비교
응용통계연구
2017 .02
-
경시적 자료에서 공분산 행렬의 모형화 방법 비교 연구
한국데이터정보과학회지
2023 .03
-
강건한 프로빗 선형 혼합모형을 이용한 고령화연구패널조사 자료 분석
한국데이터정보과학회지
2022 .07
-
일반화 선형혼합모형의 임의효과 공분산행렬을 위한 모형들의 조사 및 고찰
응용통계연구
2015 .04
-
결합 다단계 일반화 선형모형을 이용한 다변량 경시적 자료 분석
응용통계연구
2015 .04
-
다변량 t-선형모형을 이용한 조세재정 패널데이터 분석
한국데이터정보과학회지
2022 .01
-
경시적 영과잉 가산자료와 생존자료의 결합모형
응용통계연구
2016 .12
-
주변화 모형을 이용한 의료 패널 이진 데이터 분석
응용통계연구
2024 .08
-
완전 연결 심층신경망을 이용한 비선형 다변량 회귀분석에 관한 연구
한국데이터정보과학회지
2022 .09
-
Bayesian modeling of random effects precision/covariance matrix in cumulative logit random effects models
CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods)
2017 .01
-
유한 혼합 이변량 포아송 회귀모형에 대한 베이지안 추론: 호주 의료 서비스 자료에의 적용
한국데이터정보과학회지
2022 .05
-
결시적 자료에서 관측 중단을 모형화하기 위해 사용되는 경쟁 위험의 적용과 결합 모형
응용통계연구
2016 .02
-
Bayesian baseline-category logit random effects models for longitudinal nominal data
CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods)
2020 .03
-
Dynamic linear mixed models with ARMA covariance matrix
CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods)
2016 .11
-
Negative binomial loglinear mixed models with general random effects covariance matrix
CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods)
2018 .01
-
강수량의 계절 예측을 위한 베이지안 앙상블 MOS방법의 비교연구
한국데이터정보과학회지
2019 .03
이 논문의 저자 정보
이 논문과 함께 이용한 논문
재귀적 베이지안 혼합형 모델을 이용한 사회 · 경제 지표 예측
변준현
,
민수홍
,
강지훈
대한산업공학회 추계학술대회 논문집
2022
.11
메타프론티어 DEA를 이용한 국내 항만의 효율성 분석: 항만형 자유무역지역을 중심으로
최정원
,
김창수
,
서영준
Asia-Pacific Journal of Business & Commerce
2022
.11
베이지안 변수선택 기법을 이용한 발틱건화물운임지수(BDI) 예측
한상우
,
김영민
무역학회지
2022
.10
베이지안 기법을 활용한 사고위험 예측 모형 개발
박누리
,
박준영
,
김덕녕
대한교통학회 학술대회지
2022
.09
베이지안 다변량 수용 모델을 이용한 초미세먼지 주요 오염원 및 공간분포 추정
이영수
,
Eun Sug Pa
,
k
외 2명
한국대기환경학회 학술대회논문집
2022
.10
최근 본 자료
댓글(0)
0
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2022-041-001154742