• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제16권3호
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• pp.421-428
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• 2009

범주형 자료의 시각화에서 범주가 많지 않은 경우에는 기존의 Hayashi의 수량화 제3방법을 이용하여 두변수의 범주들 사이의 연관성에 대한 시각화를 구할 수 있다. 그러나, Hayashi방법은 큰 빈도의 범주들보다 작은 빈도의 범주들을 두드러지게 수량화하므로 결과가 불안정하다는 문제점이 있다 (허명회와 이용구, 2006). 이 연구의 목적은 범주수가 "큰" 두 범주형 변수 R과 C에 대하여 각 변수 벌주들 사이의 연관성을 살펴보기 위한 시각화 방법을 제안하는 데 있다. 이를 위하여 우리는 2개 변수군 수치형 자료를 시각화하는 방법으로 제안된 허명회 등 (2007)의 PLS 시각화 방법을 범주형 자료에 적용하고자 한다. 즉, 범주형 변수 R과 C의 범주들 각각을 0/1로 더미 코드화하여 각각 R개와 C개의 범주군으로 변환한 다음 허명회 등 (2007)에서 제시한 PLS 시각화 방법을 적용하고자 한다. 이러한 방법은 Hayashi 수량화 방법의 문제점을 해결할 수 있을 뿐만 아니라 행변수와 열변수 각각이 여러 개의 범주형 변수들의 집합인 변수군의 경우에도 확대 적용 가능하다. 순치 예로서 German Credit 자료에서 10개 금융관련 변수의 34개 범주를 R로 간주하고 10개 사회인구적 변수의 46개 범주를 C로 간주하여 새 방법론을 적용해 보인다.

• 응용통계연구
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• 제20권2호
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• pp.345-355
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• 2007

PLS 회귀는 q-변량의 Y 변수에 대한 회귀에서 p-변량의 X 변수가 다중공선성의 문제를 갖는 경우에도 적용 가능한 방법이다. 특히 X 변수의 수 p가 관측개체 수 n보다 큰 경우에 적용 가능하여 계량화학(chemometrics) 분야에서 근적외선 분광기(near-infrared spectroscopy) 자료에 대한 표준적 분석 방법으로 활용되고 있다. 이 연구에서 우리는 PLS회귀의 방법론을 정리하고 이를 활용한 p개의 X 변수들과 q개의 Y 변수들의 동시 시각화를 위한 두 가지의 수량화 방법을 제안한다.