• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권6호
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• pp.1291-1300
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• 2017

고차원 자료에서는 관측값의 개수보다 변수의 개수가 과다하게 많은 것이 특징이다. 그러므로 회귀 계수 추정에 있어 관측값의 영향이 매우 클 수 있다. Jang과 Anserson-Cook (2017)은 라쏘추정량 사용시 영향점의 영향을 평가할 수 있는 라쏘 영향그림을 제안하였다. 본 연구에서는 고차원 자료에서 영향점을 평가하기 위한 그래픽 방법들로서 라쏘 영향그림 뿐만 아니라 라쏘 변수선택 순위그림, 삼차원 라쏘 영향그림을 제안하였다. 실세 두 가지 고차원 자료 예들에 영향점들을 찾기 위한 회귀진단 수단으로서 세가지 그래픽 방법들을 사용하여 본 결과 영향점들을 효과적으로 찾아낼 수 있었다.