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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김소정 (충남대학교) 김홍기 (충남대학교)
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제30권 제3호
발행연도
2019.5
수록면
573 - 585 (13page)
DOI
10.7465/jkdi.2019.30.3.573

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

빅데이터에서 모분포 형태별 t 통계량에 대한 영향함수의 성능에 관한 연구
김소정 ,  김홍기 한국데이터정보과학회지 2019.05 학술저널

2018

빅데이터에서 모분포 형태에 따른 t통계량에 대한 영향함수의 성능에 관한 연구
김소정 통계학과 2018.01 학위논문

초록· 키워드

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본 연구에서는 개별 관측지가 전체 데이터의 중심에서 멀리 떨어져 있는 데이터가 분석 통계에 어떻게 영향을 미치는지, 그리고 그 영향이 모분포의 모양에 따라 어떻게 달라지는지에 대해 분석해 보고자 한다. 모분포가 여러 다양한 분포 중, 균일분포, 정규분포, 역삼각형함수분포. 이 3가지 중 하나의 형태라고 가정하고 각 분포에서 300번 반복적으로 관찰된 데이터를 사용하여 통계량에 대한 각 영향함수가 어떻게 작동하는지 비교 분석해 보았다. 분석 결과, 각 분포에서 t 통계량의 변화를 예측하는 영향함수식은 만족스러웠으며 모분포에 관계없이 사용될 수 있음이 확인되었다. 또한 분포의 극단위치에서도 영향함수를 통한 t 통계량의 변화 예측이 가능함이 확인되었고, 영향함수의 성능도 매우 만족스러움을 볼 수 있었다.
#t 통계량 #균일분포 #역삼각형함수분포 #영향함수 #정규분포 #Influence function #inverted triangular distribution #normal distribution #t statistic #uniform distribution

목차

요약
1. 서론
2. t 통계량과 영향함수
3. t 통계량과 영향함수
4. 결론
References
Abstract

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
Campbell, N. A. / 1978 / The influence function as an aid in outlier detection in discrimination analysis / Applied Statistics 27:251~258 google schola Cook, R. D. / 1977 / Detection of influential observation in linear regression / Techonmetrics 149:15~18 google schola Cook, R. D. / 1980 / Characterization of and empirical influence function for detection influential cases in regression / Technometrics 22:495~508 google schola Critchley, F. / 1985 / Influence in principal components analysis / Biometrika 72:627~636 google schola Hampel, F. / 1974 / The influence curve and its role in robust estimation / Journal of America Statistical Association 69:383~393 google schola

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