• 제목/요약/키워드: Multi-Collinearity Test

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정보시스템 성과평가를 위한 형성적 구성변수(Constructs) 및 측정지표 개발 (Development of Formative Constructs and Measurements for Performance Evaluation of Information Systems)

  • 김상훈;김창규
    • 한국IT서비스학회지
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    • 제11권4호
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    • pp.135-151
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    • 2012
  • Traditionally in IS studies, the relationship between construct and its measurement items tends to be assumed to be reflective, meaning that the measurements are a reflection of the construct. In reality, however, the nature of the construct can be often formative, which means that its measurement items describe and define the construct rather than vice versa. The purpose of this study was to investigate theoretical and empirically-analysed differences between formative construct and reflective construct through comprehensive interdisciplinary literature review. And then on the basis of these differences, we intended to derive the rule of specifying whether the construct is formative or reflective and propose the methodology of testing the validity(content validity, construct validity, internal consistency and external construct) of formative construct and its measurements, differentiated from that in the case of reflective construct. Also, we suggested the concrete statistical testing methods such as VTT(Vanishing Tetrad Test), MIMIC(Multiple Indicators and Multiple Causes) test and multi-collinearity test. In order to examine the applicability of this methodology to developing the constructs for performance evaluation of IS(Information Systems), we tried to identify its attribute(formative or reflective) and test the validity for the construct arbitrarily chosen among them which had been derived in our previous IS performance evaluation study by using this methodology. The result of the examination was that the methodology proposed in this study was significantly valid and effective in the area of IS performance evaluation.

Multivariate Procedure for Variable Selection and Classification of High Dimensional Heterogeneous Data

  • Mehmood, Tahir;Rasheed, Zahid
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제22권6호
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    • pp.575-587
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    • 2015
  • The development in data collection techniques results in high dimensional data sets, where discrimination is an important and commonly encountered problem that are crucial to resolve when high dimensional data is heterogeneous (non-common variance covariance structure for classes). An example of this is to classify microbial habitat preferences based on codon/bi-codon usage. Habitat preference is important to study for evolutionary genetic relationships and may help industry produce specific enzymes. Most classification procedures assume homogeneity (common variance covariance structure for all classes), which is not guaranteed in most high dimensional data sets. We have introduced regularized elimination in partial least square coupled with QDA (rePLS-QDA) for the parsimonious variable selection and classification of high dimensional heterogeneous data sets based on recently introduced regularized elimination for variable selection in partial least square (rePLS) and heterogeneous classification procedure quadratic discriminant analysis (QDA). A comparison of proposed and existing methods is conducted over the simulated data set; in addition, the proposed procedure is implemented to classify microbial habitat preferences by their codon/bi-codon usage. Five bacterial habitats (Aquatic, Host Associated, Multiple, Specialized and Terrestrial) are modeled. The classification accuracy of each habitat is satisfactory and ranges from 89.1% to 100% on test data. Interesting codon/bi-codons usage, their mutual interactions influential for respective habitat preference are identified. The proposed method also produced results that concurred with known biological characteristics that will help researchers better understand divergence of species.

Prevalence and risk factors of helminth infections in cattle of Bangladesh

  • Rahman, A.K.M.A.;Begum, N.;Nooruddin, M.;Rahman, Md. Siddiqur;Hossain, M.A.;Song, Hee-Jong
    • 한국동물위생학회지
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    • 제32권3호
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    • pp.265-273
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    • 2009
  • A cross-sectional survey was undertaken to identify risk factors and clinical signs associated with parasitic helminth infections of cattle in Mymensignh district of Bangladesh. A nonrandom convenience sampling method was used to select 138 animals from 40 farmers/herds. The eggs per gram of faeces (epg) for nematodes and trematodes were determined by McMaster and Stoll's methods respectively. Animal-level and herd-level data were recorded by means of a questionnaire. Multi-collinearity amongst explanatory variables were assessed using $2{\times}2{\times}\;X^2$ test and one variable in a pair was dropped if $P{\leq}0.05$ formultiple logistic regression models. Association study between outcome and explanatory variables was conducted using classification tree, random forests and multiple logistic regression. A positive epg was considered as infected. Analyses were performed using $STATA^{(R)}$, version 8.0/Intercooled and $R^{(R)}$, Version 2.3.0. Seventy eight percent of the cattle were found to be infected with at least one type of helminth. Twenty four pairs of combinations of explanatory variables showed significant associations. Male animals (OR=3.3, P=.006, 95% CI=1.4, 7.7) were associated with significantly increased prevalence of nematode infection. Female cattle of the study area are mostly cross-breed, kept indoor, fed relatively good diet and not used for draught purpose. Males are used for draught purpose thereby more exposed to nematode infective stage and provided with relatively poor diet. So stressed male cattle may become more susceptible to nematode infection. All of the three statistical techniques selected gender and lumen motility as most important variables in association with nematode infection in cattle. The result of this survey can only be extrapolated to the periurban cattle population of traditional management system.

다중회귀분석에 의한 실선의 표류력 추정 (Estimation of drift force by real ship using multiple regression analysis)

  • 안장영;김광일;김민선;이창헌
    • 수산해양기술연구
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    • 제57권3호
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    • pp.236-245
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    • 2021
  • In this study, a drifting test using a experimental vessel (2,966 tons) in the northern waters of Jeju was carried out for the first time in order to obtain the fundamental data for drift. During the test, it was shown that the average leeway speed and direction by GPS position were 0.362 m/s and 155.54° respectively and the leeway rate for wind speed was 8.80%. The analysis of linear regression modes about leeway speed and direction of the experimental vessel indicated that wind or current (i.e. explanatory variable) had a greater influence upon response variable (e.g. leeway speed or direction) with the speed of the wind and current rather than their directions. On the other hand, the result of multiple regression model analysis was able to predict that the direction was negative, and it was demonstrated that predicted values of leeway speed and direction using an experimental vessel is to be more influential by current than wind while the leeway speed through variance and covariance was positive. In terms of the leeway direction of the experimental vessel, the same result of the leeway speed appeared except for a possibility of the existence of multi-collinearity. Then, it can be interpreted that the explanatory variables were less descriptive in the predicted values of the leeway direction. As a result, the prediction of leeway speed and direction can be demonstrated as following equations. Ŷ1= 0.4031-0.0032X1+0.0631X2-0.0010X3+0.4110X4 Ŷ2= 0.4031-0.6662X1+27.1955X2-0.6787X3-420.4833X4 However, many drift tests using actual vessels and various drifting objects will provide reasonable estimations, so that they can help search and rescue fishing gears as well.

딥러닝 시계열 알고리즘 적용한 기업부도예측모형 유용성 검증 (Corporate Default Prediction Model Using Deep Learning Time Series Algorithm, RNN and LSTM)

  • 차성재;강정석
    • 지능정보연구
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    • 제24권4호
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    • pp.1-32
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    • 2018
  • 본 연구는 경제적으로 국내에 큰 영향을 주었던 글로벌 금융위기를 기반으로 총 10년의 연간 기업데이터를 이용한다. 먼저 시대 변화 흐름에 일관성있는 부도 모형을 구축하는 것을 목표로 금융위기 이전(2000~2006년)의 데이터를 학습한다. 이후 매개 변수 튜닝을 통해 금융위기 기간이 포함(2007~2008년)된 유효성 검증 데이터가 학습데이터의 결과와 비슷한 양상을 보이고, 우수한 예측력을 가지도록 조정한다. 이후 학습 및 유효성 검증 데이터를 통합(2000~2008년)하여 유효성 검증 때와 같은 매개변수를 적용하여 모형을 재구축하고, 결과적으로 최종 학습된 모형을 기반으로 시험 데이터(2009년) 결과를 바탕으로 딥러닝 시계열 알고리즘 기반의 기업부도예측 모형이 유용함을 검증한다. 부도에 대한 정의는 Lee(2015) 연구와 동일하게 기업의 상장폐지 사유들 중 실적이 부진했던 경우를 부도로 선정한다. 독립변수의 경우, 기존 선행연구에서 이용되었던 재무비율 변수를 비롯한 기타 재무정보를 포함한다. 이후 최적의 변수군을 선별하는 방식으로 다변량 판별분석, 로짓 모형, 그리고 Lasso 회귀분석 모형을 이용한다. 기업부도예측 모형 방법론으로는 Altman(1968)이 제시했던 다중판별분석 모형, Ohlson(1980)이 제시한 로짓모형, 그리고 비시계열 기계학습 기반 부도예측모형과 딥러닝 시계열 알고리즘을 이용한다. 기업 데이터의 경우, '비선형적인 변수들', 변수들의 '다중 공선성 문제', 그리고 '데이터 수 부족'이란 한계점이 존재한다. 이에 로짓 모형은 '비선형성'을, Lasso 회귀분석 모형은 '다중 공선성 문제'를 해결하고, 가변적인 데이터 생성 방식을 이용하는 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목함으로서 데이터 수가 부족한 점을 보완하여 연구를 진행한다. 현 정부를 비롯한 해외 정부에서는 4차 산업혁명을 통해 국가 및 사회의 시스템, 일상생활 전반을 아우르기 위해 힘쓰고 있다. 즉, 현재는 다양한 산업에 이르러 빅데이터를 이용한 딥러닝 연구가 활발히 진행되고 있지만, 금융 산업을 위한 연구분야는 아직도 미비하다. 따라서 이 연구는 기업 부도에 관하여 딥러닝 시계열 알고리즘 분석을 진행한 초기 논문으로서, 금융 데이터와 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목한 연구를 시작하는 비 전공자에게 비교분석 자료로 쓰이기를 바란다.

학업스트레스가 높은 대학생의 교양 수영 수업 수강에 따른 자기효능감, 자아존중감 및 생활만족도의 구조적 관계 (A Structural Relation Among Self-Efficacy, Self-Esteem and Life Satisfaction of Highly Stressed University Students for Studying after Taking Swim Class in College)

  • 이영준
    • 한국응용과학기술학회지
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    • 제37권2호
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    • pp.192-205
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    • 2020
  • 본 연구의 목적은 학업 스트레스가 높다고 대답한 우리나라 서울지역 대학생의 자기효능감, 자아존중감 및 삶의 만족도 사이에서 경험적으로 구조적 관계를 검증하는데 있다. 연구의 목적을 달성하기 위하여 SPSS 23.0 및 AMOS 21.0을 사용하였다. SPSS 23.0에서는 인구 통계학적 특성 분석을 위한 빈도 분석, 설문지 척도 간의 다중 공선성을 검증하기 위한 상관관계 분석, 설문지 질문의 신뢰성을 판단하기 위한 신뢰도 검증이 실시되었다. AMOS 21.0에서는 요인간의 구성타당도를 확인하고 변수 간의 인과 관계를 확인하기 위해 확인적 요인 분석을 수행하였다. 모형의 적합도를 확인하기 위해 𝑥2 검정과 적합도 지수를 기본으로 하는 구조방정식 모형을 사용하였다. 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 높은 학업 스트레스를 가지며 수영 수업을 수강한 대학생의 자기효능감은 자아존중감에 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 높은 학업 스트레스를 가지며 수영 수업을 수강한 대학생의 자기 효능감은 삶의 만족도에 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 높은 학업 스트레스를 가지며 수영 수업을 수강한 대학생의 자아존중감은 삶의 만족도에 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이 연구의 결과를 토대로하여 한국 대학생의 학업 스트레스 문제를 해결하고, 더 나아가 우리나라 입시 제도의 사각이라 할 수 있는 체육 교과 문제 해결 방안의 마련에 중요하게 기여할 수 있을 것으로 기대하는 바이다.

보험 영업사원의 고객지향성이 지각된 소개위험과 추천의도에 미치는 영향: 고객성향의 조절효과를 중심으로 (The Effect of Customer Orientation on Perceived Referral Risk and Referral Intention)

  • 김동현;차재빈;박찬욱
    • 유통과학연구
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    • 제15권7호
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    • pp.61-71
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    • 2017
  • Purpose - This study empirically analyzed the effect of the customer orientation in Insurance Salespersons on the perceived referral risk and referral intention. In the empirical study, we try to provide suggestions for reducing the perceived referral risk of customer oriented selling activities and improving the referral intentions according to customers' tendencies. Research design, data, and methodology - Data collection was conducted through the convenience sampling method for customers who had insurance coverage for about two months from March to May 2015. A total of 700 copies were distributed and 670 copies (95.7% recovery) were collected. Finally, 661 copies were used for final analysis. With the IBM PASW 22.0 statistical program. The interaction effect for the hypothesis test was generated by multiplying the average centralized independent variable and the control variable, and the average centralization variable was used to minimize the multi-collinearity problem of the interaction effect between the independent variable and the control variables. Results - Hypothesis 1 was adopted because the effect of customer-oriented selling activities on perceived referral risk were significantly negative. The effect of customer orientation on perceived referral risk is affected by innovative tendency, risk-taking tendency, and interpersonal tendency Interaction effect was observed. Therefore, Hypothesis 2-2, Hypothesis 2-3, Hypothesis 2-4 were adopted. The effect of customer-oriented selling activities on referral intention was significantly positive, and Hypothesis 3 was adopted. The effect of customer orientation was influenced by the interaction effect of innovative tendency. Therefore, only Hypothesis 4-2 was adopted. Finally, the effect of perceived referral risk on referral intention was significantly negative and hypothesis 5 was adopted. Conclusions - This study suggests that it is important for the salespeople to grasp the customers' propensity in consideration of the perceived referral risk and referral intention according to the moderating effect of customer orientation. In this study, we showed that customer-oriented selling activities positively influence referral intention by inducing perceived referral risk in customers with stronger risk-taking tendencies. It is thought that it will be an important basic data in designing a customer's selling strategy or conducting selling activities.

신경망기법을 활용한 선박 가치평가 모델 개발 (Development of Ship Valuation Model by Neural Network)

  • 김동균;최정석
    • 해양환경안전학회지
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    • 제27권1호
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    • pp.13-21
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    • 2021
  • 본 연구의 목적은 Neural Network Regression 모델을 활용하여 선박의 가치평가 모델을 개발하는 것이다. 가치평가의 대상은 중고 VLCC선이며, 선행연구를 통해 선박의 가치 변화를 유발하는 주요 요인들을 선별하여 변수를 설정하고, 2000년 1월부터 2020년 8월까지의 해당 데이터를 확보하였다. 변수의 안정성을 판단하기 위해 다중 공선성 검사를 수행하여 최종적으로 6개의 독립변수와 1개의 종속변수를 선정하고 연구 구조를 설계하였다. 이를 바탕으로 Linear Regression, Neural Network Regression, Random Forest Algorithm을 활용하여 총 9개의 시뮬레이션 모델을 설계하였다. 또한 각 모델간의 비교검증을 통해 평가결과의 정확성을 제고시켰다. 평가 결과, VLCC실제값과의 비교를 통해 2층으로 구성된 Hidden Layer의 Neural Network Regression 모델이 가장 정확도가 높은 것으로 나타났다. 본 연구의 시사점은 첫째, 기존 정형화된 평가기법에서 벗어나 기계학습기반 모델을 선박가치평가에 적용하였다는 점이다. 둘째, 해운시장 변화요인을 동태적 관점에서 분석하고 예측함으로써 연구결과의 객관성을 제고시켰다고 할 수 있다.

FWD 처짐곡선을 이용한 아스팔트 포장구조체의 탄성계수 추정 모형 개발 (Development of a Model for Predicting Modulus on Asphalt Pavements Using FWD Deflection Basins)

  • 박성완;황정준;황규영;박희문
    • 대한토목학회논문집
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    • 제26권5D호
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    • pp.797-804
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    • 2006
  • 본 연구에서는 비파괴 시험 장비인 FWD(Falling Weight Deflectometer)에 의한 처짐곡선을 활용하여 아스팔트 포장구조체의 물성을 합리적으로 추정할 수 있는 방법을 개발하였다. 2004년 국도 PMS(Pavement Management System)의 FWD 자료로 다층탄성이론에 근거한 역산프로그램을 사용하여 역해석을 실시하였다. 3층 포장구조체로 기반암을 고려하여 역해석을 실시하였으며, 통계분석을 통하여 각 층 탄성계수의 95% 신뢰구간을 선정하였다. 이 신뢰구간의 범위와 기존 문헌상의 범위를 비교한 결과 차이가 없었으며, 그 결과를 바탕으로 회귀분석을 실시하여 탄성계수를 직접 추정할 수 있는 회귀 분석 모델을 제시하였다. 회귀 분석모델의 적합성 및 유의성 검증, 다중공선성 분석, 잔차 분석 그리고 분산 분석을 통하여 본 연구에서 제시한 회귀 분석모델이 유의하며 높은 적합성을 갖고 있음을 증명하였다. 따라서, 본 연구에서 제시한 회귀 분석 모델을 통해 FWD 시험시 현장에서 역해석을 실시하지 않고도 직접 탄성계수를 추정하여 포장구조체의 상태평가를 할 수 있을 것으로 판단된다. 또한, 아스팔트층의 탄성계수는 온도변화에 따라 많은 차이를 나타내므로 기준온도로 온도보정을 실시하였으며 그 결과를 토대로 현재 공용중인 국도 아스팔트 포장구조체 각 층의 탄성계수와 95%신뢰구간의 탄성계수를 제시하였다.

인적자원의 혁신성, 학습지향성, 이들의 상호작용이 혁신효과 및 사업성과에 미치는 영향 : 중소기업과 대기업의 비교연구 (The Impact of Human Resource Innovativeness, Learning Orientation, and Their Interaction on Innovation Effect and Business Performance : Comparison of Small and Medium-Sized vs. Large-Sized Companies)

  • 여은아
    • 중소기업연구
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    • 제31권2호
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    • pp.19-37
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    • 2009
  • 본 연구의 목적은 인적자원의 혁신성과 학습지향성이 혁신효과 및 사업성과에 미치는 영향관계를 연구함에 있어 중소기업과 대기업의 차이를 알아보는 것이었다. 다양한 업종의 실무자 479명으로부터 수집한 설문자료를 t-검정, 회귀분석 등을 이용하여 분석하였다. 연구결과에서 대기업은 중소기업에 비해 인적자원의 혁신성, 학습지향성, 혁신효과, 사업성과 면에서 더 높은 수준을 보였다. 혁신효과를 종속변인으로 한 회귀분석 결과에서 인적자원의 혁신성, 학습지향성, 인적자원의 혁신성-학습지향성의 상호 작용 변인이 혁신효과에 영향을 미치는 것으로 나타났고, 기업규모의 조절효과도 확인되어 중소기업의 경우 대기업에 비해 인적자원의 혁신성이 혁신효과에 미치는 영향이 더 크고, 대기업의 경우 중소기업에 비해 학습지향성이 혁신효과에 미치는 영향이 더 크다는 사실을 알 수 있었다. 사업성과를 종속변인으로 한 회귀 분석 결과에서는 학습지향성, 혁신효과, 인적자원의 혁신성-학습지향성의 상호작용 변인이 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 기업규모의 조절효과가 확인되었다. 연구결과를 토대로 기업을 위한 시사점이 제시되었는데, 중소기업과 대기업 모두 혁신효과와 사업성과를 끌어올리기 위해 인적자원의 혁신성과 학습 지향적 문화의 확산에 고루 투자함으로서 성공적인 혁신 상품과 서비스 개발을 이루고, 궁극적으로 사업성과의 향상에 기여할 수 있을 것이다.