• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제18권6호
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• pp.761-770
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• 2011

회귀모형에 연관성이 높은 설명변수들이 포함되면 다중공선성의 문제가 야기되며, 동시에 자료에 회귀 이상점들이 포함되면 최소자승추정량에 바탕을 둔 제반 통계적 추론은 심각한 결함을 갖게 된다. 이러한 현상들은 데이터마이닝 분야에서 많이 볼 수 있는데, 본 논문에서는 두 가지 문제를 동시에 해결하기 위한 방안으로서 로버스트주성분회귀를 제안하였다. 특히 최적의 주성분을 선정하기 위한 새로운 기준을 개발하였는데, 설명변수들의 표본공분산 대신에 MVE-추정량을 기반으로 하였으며, 고유치가 아니라 상태지수의 크기에 바탕을 둔 선정기준을 제안하였다. 그리고 주성분모형에서의 추정을 위하여 회귀이상점에 대해 로버스트한 LTS-추정을 도입하였다. 제안된 선정기준이 기존의 기준들보다 다중공선성과 이상점이 유발하는 문제들을 잘 해결할 수 있음을 모의실험을 통하여 확인하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제7권1호
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• pp.225-232
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• 2000

The linear and quadratic discrimination functions based on normal theory are widely used to classify an observation to one of predefined groups. But the discriminant functions are sensitive to outliers. A high breakdown procedure to estimate location and scatter of multivariate data is the minimum volume ellipsoid or MVE estimator To obtain high breakdown classifiers outliers in multivariate data are detected by using the robust Mahalanobis distance based on MVE estimators and the weighted estimators are inserted in the functions for classification. A samll-sample MOnte Carlo study shows that the high breakdown robust procedures perform better than the classical classifiers.