• 제목/요약/키워드: Linear Regression Function

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Claims Reserving via Kernel Machine

  • Kim, Mal-Suk;Park, He-Jung;Hwang, Chang-Ha;Shim, Joo-Yong
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제19권4호
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    • pp.1419-1427
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    • 2008
  • This paper shows the kernel Poisson regression which can be applied in the claims reserving, where the row effect is assumed to be a nonlinear function of the row index. The paper concentrates on the chain-ladder technique, within the framework of the chain-ladder linear model. It is shown that the proposed method can provide better reserve estimates than the Poisson model. The cross validation function is introduced to choose optimal hyper-parameters in the procedure. Experimental results are then presented which indicate the performance of the proposed model.

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Multi-variate Fuzzy Polynomial Regression using Shape Preserving Operations

  • Hong, Dug-Hun;Do, Hae-Young
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제14권1호
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    • pp.131-141
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    • 2003
  • In this paper, we prove that multi-variate fuzzy polynomials are universal approximators for multi-variate fuzzy functions which are the extension principle of continuous real-valued function under $T_W-based$ fuzzy arithmetic operations for a distance measure that Buckley et al.(1999) used. We also consider a class of fuzzy polynomial regression model. A mixed non-linear programming approach is used to derive the satisfying solution.

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Estimating Methods on Exponential Regression Models with Censored Data

  • Ha, Il-Do;Lee, Youngjo;Song, Jae-Kee
    • Journal of the Korean Statistical Society
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    • 제28권2호
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    • pp.195-210
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    • 1999
  • We consider a large class of exponential regression models with censored data and propose two modified Fisher scoring methods with corresponding algorithms. These proposed methods improve the Newton-Raphson method in estimating the model parameters. The simulated and real examples are illustrated in aspect of convergence.

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통계적 기법을 이용한 농촌주택 거주 만족도 모형 개발 (Development of the residential satisfaction model by statistical analysis)

  • 박미정;이정재;정남수
    • 한국농공학회:학술대회논문집
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    • 한국농공학회 1999년도 Proceedings of the 1999 Annual Conference The Korean Society of Agricutural Engineers
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    • pp.387-392
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    • 1999
  • In this paper, we attempted to eatablish questionnaire items for evaluation of residential satisfaction level by factor analysis, and the model was developed as a function of primary component of questionnaire items. For development of residential satisfaction model, items are selected by factor analysis adn regression coefficient is estimated by the multiple linear regression analysis.

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함수모형 회귀분석 및 알고리즘 (Function Regression algorithm)

  • 김석준;장근호;김예지
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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    • pp.770-773
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    • 2017
  • Linear Regression 문제를 토대로 변형하여 선형회귀분석, 2차함수모형 회귀분석, '단조 증가(감소)' 3차 함수 모형 회귀분석과 그에 따라 변형되는 gradient descent 알고리즘을 기술한다.

NONPARAMETRIC DISCONTINUITY POINT ESTIMATION IN GENERALIZED LINEAR MODEL

  • Huh, Jib
    • Journal of the Korean Statistical Society
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    • 제33권1호
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    • pp.59-78
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    • 2004
  • A regression function in generalized linear model may have a discontinuity/change point at unknown location. In order to estimate the location of the discontinuity point and its jump size, the strategy is to use a nonparametric approach based on one-sided kernel weighted local-likelihood functions. Weak convergences of the proposed estimators are established. The finite-sample performances of the proposed estimators with practical aspects are illustrated by simulated examples.

연관성 규칙 수의 추정을 위한 일반적인 비선형 회귀모형에서의 표준화 향상도 활용 방안 (Generally non-linear regression model containing standardized lift for association number estimation)

  • 박희창
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제27권3호
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    • pp.629-638
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    • 2016
  • 최근에 많이 활용되고 있는 데이터 분석을 위한 연관성 규칙 마이닝은 대용량 데이터베이스에 많이 활용되고 있는 서 두 항목간의 관계를 측도화 함으로써 두 개 이상의 항목간의 관련성을 표시하여 주는 기법이다. 연관성 규칙의 여부를 판단하기 위한 연관성 평가 기준에는 지지도, 신뢰도, 그리고 향상도 등이 있으며, 이들 세 가지 기준을 이용하여 연관성 규칙 생성 여부를 판단하게 된다. 이에 대한 기존의 연구 결과는 결정함수를 이용하는 방법과 회귀모형을 이용하는 방법으로 분류할 수 있다. 회귀모형을 이용하여 수행한 연구에는 지지도와 신뢰도에 의한 모형, 세 가지 평가 기준의 쌍에 의한 모형, 표준화 향상도를 포함한 세 가지 평가 기준의 쌍에 의한 모형, 그리고 세 가지 평가 기준 전부를 고려한 모형 등이 있다. 본 논문에서는 기존의 연구를 확장하는 의미에서 표준화 향상도를 포함한 세가지 평가 기준 전부를 고려한 비선형 회귀모형을 이용하여 연관성 규칙의 수를 추정하는 방안에 대해 강구하고자 한다. 또한 분산분석에서의 F 통계량과 수정 결정계수를 이용하여 각 모형의 유의한 정도를 비교하는 동시에 분산팽창계수에 의한 공선성 문제를 진단함으로써 가장 유용한 회귀 모형을 탐색하고자 한다.

국소 선형 복합 분위수 회귀에서의 평활계수 선택 (Selection of bandwidth for local linear composite quantile regression smoothing)

  • 전명식;강종경;방성완
    • 응용통계연구
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    • 제30권5호
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    • pp.733-745
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    • 2017
  • 국소복합분위수 회귀모형을 활용한 비모수적 함수 추정방법이 높은 효율성과 더불어 활발히 연구되고 있다. 이러한 추정과정에 커널을 사용한 자료 평활방법이 대표적으로 사용되고 있으며, 그 성능은 커널보다는 평활계수의 선택 크게 의존한다. 한편, 회귀함수 추정방법의 성능을 평가하는 기준으로는 통상적으로 $L_2$-노름이 사용되어 평균제곱오차 또는 평균적분제곱오차를 최소화하는 평활계수의 선택에 대한 많은 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 국소선형 복합 분위수 회귀방법을 활용한 비모수 회귀모형 추정량의 성능을 결정하는 평활계수 선택의 최적성에 관해 연구하였다. 특히, 여러 장점을 가졌으나 수리적 어려움으로 연구가 미흡한 평균절대오차 및 평균적분절대오차를 최적의 기준으로 삼아 최적의 평활계수를 구하고 그 유일성에 관해 연구하였다. 나아가 기존의 평가기준인 평균제곱오차 및 평균적분제곱오차를 사용한 선택과의 관계를 파악하고 그 성능을 비교하였다. 이러한 과정에서 다양한 상황에서의 모의실험을 통해 제안한 방법의 특성을 규명하였다.

부분선형모형에서 반응변수변환을 위한 회귀진단 (Regression diagnostics for response transformations in a partial linear model)

  • 서한손;윤민
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제24권1호
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    • pp.33-39
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    • 2013
  • 반응변수의 변환을 고려하는 부분선형모형에서 이상치 문제는 선형모형에서와 마찬가지로 반응변수 변환모수의 추정에 왜곡된 결과를 초래할 수 있다. 이를 해결하기 위해서는 부분선형모형에서 반응변수 변환 모수 추정과 이상치 탐지 과정이 수행되어야 하지만 모형에 포함된 비모수 함수의 비정형성에 따른 어려움이 크다. 본 연구에서는 부분선형모형의 비모수함수에 대한 추정과 순차적 검정, 최대절사우도추정 등과 같은 이상치 제거방법의 적용을 통하여 부분선형모형에서 이상치에 강건한 반응변수 변환 과정을 제안한다. 제안된 방법들은 모의실험과 예제를 통해 효과를 비교 검증한다.

An Animated Plot of Locally Linear Approximation Method

  • Seo, Han-Son
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제5권1호
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    • pp.77-84
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    • 1998
  • ARES plot (Cook and Weisberg, 1987) idea is applied to a multiple regression model in which the relation between a response variable and some independent variable is nonlinear. This method is expected to show the impact on the function to which and independent variable should be transformed, as a variable is smoothly added to the model.

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