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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2012.11
- 수록면
- 865 - 872 (8page)
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본 연구에서는 자기회귀모형에서 정규분포를 따르는 오차항의 가정이 없는 새로운 방법(MLPAR: Maximum Likelihood of Pearson system for Auto-Regressive model)을 제안한다. 자기회귀모형에서는 계수를 추정하기 전에 오차항의 분포를 정규 분포라고 가정한다. 이러한 가정으로 인해 기존 자기회귀모형은 확률적 오차를 만들고, 정확성과 예측성을 감소시킨다. 이 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 자기회귀모형의 계수와 오차항의 모수를 추정함에 있어 피어슨 분포와 최우추정법을 사용한다. 또한 제안한 방법의 성능 평가를 위해 기존 자기회귀모형과 비교한 결과, MLPAR이 기존 방법에 비해 확률적 오차를 줄이고, 모형의 정확성과 예측성을 향상시켰다.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Method
3. Experiment Result
4. Discussion
Acknowledgement
Reference
참고문헌 (0)
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