다변량 데이터의 통계적 결합에 관한 유사성 척도 연구

서경원; 이성건

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자료유형: 학술저널

저자정보: 서경원 이성건

저널정보: 한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제9권 제5호

발행연도: 2007.1

수록면: 2,257 - 2,271 (15page)

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통계적 결합은 개체간의 유사성을 조사하여 통계적으로 가장 근사한 개체를 결합하는 방법으로써 유사성을 측정하는 방법에 따라 결합의 정확도를 높일 수 있으므로 효율적인 유사성 측정 방법이 필요하다. 본 연구에서는 공통변수들에 의해 유사성을 측정하기 위하여 모형을 설정하고 공통변수의 정보를 예측평균이라는 하나의 상수로 변환한 후 개체간 유사성을 계산하고자 한다. 개체간 유사성을 계산하기 위해 마할라노비스 거리를 이용한 방법을 적용해 보고, 여기에서 발생한 수 있는 문제점을 고려하였으며 그 대안으로써 비모수적 방법인 순위합을 이용한 방법을 제안하였다. 두 방법을 2004년 통계청 도시가계 자료에 적용해 보고 그 결과를 비교한다.

#통계적 결합 #statistical matching) #마할라노비스 거리 #순위합 #유사성. #Statistical matching #Mahalanobis distance #Rank sum #similarity.

참고문헌 (13)

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Marcello D'orazio / 2000 / Statistical Matching: Theory and Practice / Adobe Reader PDF eBooks

Rassler, S. / 2002 / Statistical Matching : A frequentist theory, practical application and alternative Bayesian approachs, Lecture Note in Statistics / Springer : 168 ~

Rassler, S. / 2004 / Data Fusion : Identification Problems, Validity and Multiple Imputation / Austrian Journal of Statistics 33 (1) : 153 ~ 171

Roderick, J. A. Little / 1998 / Missing-data Adjustment in Large Surveys / Journal of Business & Economic Statistics 6 (3) : 287 ~ 296

Roderick, J. A. Little / 2002 / Statistical analysis with missing data / Wiley

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서경원

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주요연구분야 자연과학 > 수학·통계학

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