통계청 가계조사 무응답층의 설정

소개글

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목차

1.서론
1.1 연구목적 및 배경
1.2 연구방법

2.본론
2.1 자료설명
2.2 Classification
2.3 모형의비교
2.4 결과

3.결론

본문내용

Supervised Learning 이란 Data로부터 Target 변수에 대한 함수를 만들어 내는 기술이다. 이때 함수는 Input 변수의 성격에 따라 Target 변수의 값을 예측 할 수 있는 Model의 형태를 지니며 변수의 type 및 알고리즘에 따라 Tree based model, Neural network, Logistic Regression 등으로 나눌 수 있다.
이 모형들은 알고리즘의 차이를 보이지만 결과적으로 Target 변수의 성격이 동질적인 집단으로 Input변수를 구분함으로써 새로운 자료가 속하게 될 집단에 따른 Target 변수의 예측을 가능하게 한다.
본 연구에서는 이러한 Supervised Classification의 성질을 이용한 Sampling으로의 적용을 통해 가장 적절한 Classification Model를 찾고 효율적인 모수의 추정을 확인해 보고자 한다.

참고 자료

없음