• Title/Summary/Keyword: 판별분석 모형

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Steal Success Model for 2007 Korean Professional Baseball Games (2007년 한국프로야구에서 도루성공모형)

  • Hong, Chong-Sun;Choi, Jeong-Min
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.21 no.3
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    • pp.455-468
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    • 2008
  • Based on the huge baseball game records, the steal plays an important role to affect the result of games. For the research about success or failure of the steal in baseball games, logistic regression models are developed based on 2007 Korean professional baseball games. The analyses of logistic regression models are compared of those of the discriminant models. It is found that the performance of the logistic regression analysis is more efficient than that of the discriminant analysis. Also, we consider an alternative logistic regression model based on categorical data which are transformed from uneasy obtainable continuous data.

중풍의 증형 진단을 위한 판별모형

  • Sin, Yang-Gyu
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • v.7 no.2
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    • pp.283-287
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    • 1996
  • 본 연구는 중풍에서의 한의학의 풍부한 임상자료들에 대한 객관적이고도 논리적인 자료처리방법 및 변증으로부터 증형을 추론할 수 있는 통계적 방법을 연구하고자 한다. 중풍 전문의에 의해 수집된 65명의 환자들의 임상자료로부터 다변량 자료 분석의 하나인 판별분석을 이용하여 증후로부터 증형을 판단할 수 있는 수리적 판별모형을 구축하였다. 구축된 모형은 중풍 전문가 시스템을 개발하기 위한 기초가 될 것이다.

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Link Weight Discrimination Analysis based Design of Input Nodes in ANN Models for Bankruptcy Prediction: Strong-Linked Neurons Selection and Weak-Linked Neurons Elimination Approach (연결강도판별분석에 의한 부도예측용 신경망 모형의 입력노드 설계 : 강체연결뉴론 선정 및 약체연결뉴론 제거 접근법)

  • 이웅규;손동우
    • Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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    • 2000.11a
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    • pp.469-477
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    • 2000
  • 본 연구에서는 부도예측용 인공신경망 모형의 입력노드를 선정하기 위한 방법론으로 연결강도판별분석(Link Weight Discrimination Analysis)에 의한 약체뉴론제거법(Weak-Linked Neuron Elimination)과 강체뉴론선택법 (Strong-Linked Neurons Selection)을 제안한다. 연결강도판별분석이란 적절한 학습이 끝난 인공신경망 모형에서 입력노드와 연결되는 가중치의 합에 대한 절대값인 연결강도 판별식(Link Weight Discrimination)에 의해 해당 입력노 드가 출력노드에 미치는 영향정도를 분석하는 것이다. 한편 강체연결뉴론선택법은 선처리를 통해 얻어진 학습된 인공신경망의 입력노드 가운데서 연결강도판별식이 큰 뉴론만을 본처리의 입력노드로 선정하는 것인데 비해 약체연결뉴론제거법은 연결강도판별식이 일정 값 즉, 연결강도 판별임계치(Link Weight Discrimination Cut off Value) 보다 낮은 입력노드를 제외하고 나머지 입력노드만을 본처리의 입력노드로 선정하는 것이다. 본 연구에서는 강체연결뉴론선택법과 약체연결뉴론제거법을 각각 정형적인 방법론으로 정립하고 이 방법론에 의해 부도예측용 인공신경망을 구축하여 각각의 모형을 의사결정트리에 의해 선정된 인공신경망 모형 및 선처리 과정을 거치지 않은 인공신경망 모형과 성능을 비교, 분석하여 본 연구에서 제안한 방법론의 타당성을 제시하였다.

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한국벤처캐피탈 투자평가모형의 타당성 분석

  • 나중덕
    • Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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    • v.2 no.2
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    • pp.115-129
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    • 1997
  • 본 연구는 한국의 벤처캐피탈회사들이 투자안이 투자여부를 판단하는데 사용하는 평가모형이 실제의 성과와 비교하여 타당성을 갖는가를 분석하였다. 이를 위해 본 연구는 다음의 두가지 투자모형을 도출하여 그 내용을 비교하였다. 실제심사모형(Current Evaluation Model)은 심사과정을 거친 168개 투자안을 coxorehlse 그룹과 기각된 그룹으로 분류하여 이에 대한 판별분석을 통해 투자여부에 영향을 미친 평가요인의 우선순위를 규명하여 도출하였다. 한편, 성과모형(Performance-based model)은 앞 모형에서 채택된 투자안을 다시 성공과 실패의 두 그룹으로 분류하고 이를 종속변수로 한 판별분석을 통해 성과에 대한 평가요인의 영향도를 파악하여 개발하였다. 이 두 모형을 비교함으로써 본 연구는 우리나라 벤쳐캐피탈이 적용하는 투자평가시스템의 문제점을 파악하고 그 원인을 고찰하였다. 본 연구는 미국 등 선진국과 달리 다양한 투자환경에서 나타날 수 있는 투자평가모형의 타당성을 검증할 수 있는 접근방법을 제시했다는 점에 큰 의의가 있다. 이러한 접근을 통해 현 평가 모형의 문제점을 파악하고 개선방법을 제시할 수 있을 것이다.

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Consumer Credit Scoring Model with Two-Stage Mathematical Programming (통합 수리계획법을 이용한 개인신용평가모형)

  • Lee, Sung-Wook;Roh, Tae-Hyup
    • The Journal of Information Systems
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    • v.16 no.1
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    • pp.1-21
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    • 2007
  • 신용평점을 위한 부도예측의 분류 문제를 다루는데 있어서 통계적 판별분석 및 인공신경망 및 유전자알고리즘 등을 이용한 데이터 마이닝의 방법들이 일반적으로 고려되어왔다. 이 연구에서는 수리계획법을 응용하여 classification gap을 고려한 이단계 수리계획 접근방법을 신용평가에 적용하는 방법론을 제안하여 수리계획법을 통한 신용평가모형 구축의 가능성을 제시한다. 1단계에서는 선형계획법을 이용해서 대출 신청자에게 대출을 허가할 것 인지의 여부를 결정하게 되는 대출 심사 filtering으로의 적용단계이고, 2단계에서는 정수계획법을 이용하여 오분류 비용이 최소가 되도록 하는 판별점수를 찾는 과정으로 모형을 구성한다. 개인 대출 신청자의 데이터(German Credit Data)에 대하여 피셔의 선형 판별함수, 로지스틱 회귀모형 및 기존의 수리계획 기법들과의 비교를 통해서 제안된 모델의 성능을 평가한다. 이단계 수리계획 접근법의 평가 결과를 통하여 신용평가모형에의 적용가능성을 기존 통계적인 접근방법 및 수리계획 접근법과 비교하여 제시하고 있다.

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기업부도예측을 위한 통합알고리즘

  • Bae Jae-Gwon;Kim Jin-Hwa
    • Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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    • 2006.06a
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    • pp.195-202
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    • 2006
  • 본 연구에서는 보다 효과적인 기업부도예측을 위하여, 동계적 방법과 인공지능 방법을 결합한 통합모형을 제시하였다. 이를 위하여 통계적인 모형 중에서 가장 널리 활용되고 있는 다변량 판별분석, 로지스틱 회귀분석과 인공 지능적인 방법으로서 최근 널리 사용되고 있는 인공신경망, 규칙유도기법, 베이지안 망의 5가지 방법론을 통합한 Voting with Performance & Weights from ANN(WP-ANN) 통합모형을 제시하였다. 실험결과, 본 연구에서 제안한 WP-ANN 통합모형은 다변량 판별분석, 로지스탁 회귀분석, 인공신경망, 규칙유도기법, 베이지안 망 등의 단일모형과 비교한 결과 가장 예측정확성이 유수한 것으로 나타났다. 따라서 본 연구를 통해 기업부도예측에 있어서 WP-ANN 통합모형이 기존의 모형들에 비해 우수한 예측정확성을 나타냄을 알 수 있었다.

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A Study of the Integration of Individual Classification Model in Data Mining for the Credit Evaluation (신용평가를 위한 데이터마이닝 분류모형의 통합모형에 관한 연구)

  • Kim Kap Sik
    • The KIPS Transactions:PartD
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    • v.12D no.2 s.98
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    • pp.211-218
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    • 2005
  • This study presents an integrated data mining model for the credit evaluation of the customers of a capital company. Based on customer information and financing processes in capital market, we derived individual models from multi-layered perceptrons(MLP), multivariate discrimination analysis(MDA), and decision tree. Further, the results from the existing models were compared with the results from the integrated model using genetic algorithm. The integrated model presented by this study turned out to be superior to the existing models. This study contributes not only to verifying the existing individual models but also to overcoming the limitations of the existing approaches.

한의학에서의 사상체질판별함수 개발에 관한 연구 (II) - 도수분석에 의한 변수선택 -

  • Kim, Gyu-Gon;Jo, Min-Hyeong
    • 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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    • 2004.04a
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    • pp.69-77
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    • 2004
  • 본 논문에서는 한방병원에서 사상체질분류검사설문지를 이용하여 사상체질을 진단할 때 진단의 정확도를 향상시키기 위한 사상체질분류함수를 개발하기 위하여 데이터마이닝에서의 판별분석모형을 이용한다. 데이터 정제 과정에서 양질의 데이터를 확보하기 위한 기준은 상반되는 설문의 응답 패턴과 체질별 설문의 응답 비율을 이용하며, 변수선택의 기준은 도수분석의 비율차이검정과 선형판별함수의 계수를 이용한다.

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한의학에서의 사상체질판별함수 개발에 관한 연구 (I) - 크론박 알파 계수에 의한 변수선택 -

  • Kim, Gyu-Gon;Choi, Seung-Bae
    • 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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    • 2004.04a
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    • pp.61-68
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    • 2004
  • 본 논문에서는 한방병원에서 사상체질분류검사설문지를 이용하여 사상체질을 진단할 때 진단의 정확도를 향상시키기 위한 사상체질분류함수를 개발하기 위하여 데이터마이닝에서의 판별분석모형을 이용한다. 데이터 정제 과정에서 불성실한 응답자를 제거시키기 위한 기준은 상반되는 설문의 응답 패턴과 체질별 설문의 응답 비율을 이용하며, 변수선택의 기준은 상관분석의 크론박 알파 계수와 선형판별함수의 계수를 이용한다.

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Study on Development of Classification Model and Implementation for Diagnosis System of Sasang Constitution (사상체질 분류모형 개발 및 진단시스템의 구현에 관한 연구)

  • Beum, Soo-Gyun;Jeon, Mi-Ran;Oh, Am-Suk
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2008.08a
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    • pp.155-159
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    • 2008
  • In this thesis, in order to develop a new classification model of Sasang Constitutional medical types, which is helpful for improving the accuracy of diagnosis of medical types. various data-mining classification models such as discriminant analysis. decision trees analysis, neural networks analysis, logistics regression analysis, clustering analysis which are main classification methods were applied to the questionnaires of medical type classification. In this manner, a model which scientifically classifies constitutional medical types in the field of Sasang Constitutional Medicine, one of a traditional Korean medicine, has been developed. Also, the above-mentioned analysis models were systematically compared and analyzed. In this study, a classification of Sasang constitutional medical types was developed based on the discriminate analysis model and decision trees analysis model of which accuracy is relatively high, of which analysis procedure is easy to understand and to explain and which are easy to implement. Also, a diagnosis system of Sasang constitution was implemented applying the two analysis models.

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