로버스트추정에 바탕을 둔 주성분로지스틱회귀 (Principal Components Logistic Regression based on Robust Estimation)

서지정보

· 발행기관 : 한국통계학회
· 수록지 정보 : 응용통계연구 / 22권 / 3호 / 531 ~ 539페이지
· 저자명 : 김부용, 강명욱, 장혜원

초록

로지스틱회귀분석은 고객관계관리를 위한 데이터마이닝 분야에서 많이
사용되는 기법인데, 이 분야의 모형설정 과정에서는 연관성이 매우
높은 설명변수들이 모형에 함께 포함되어 다중공선성의 문제를
유발하며, 더욱이 회귀자료에 이상점들이 포함되면 최우추정량은
심각한 결함을 갖게 된다. 두 가지 문제점을 동시에 해결하기 위하여
로버스트주성분로지스틱회귀를 적용할 수 있는데, 본 논문에서는
주성분의 선정기준을 결정하는 모형을 개발하고, 주성분모형에서의
추정치에 미치는 이상점의 영향을 축소하기 위한 로버스트추정법을
제안하였다. 제안된 추정법은 다중공선성과 이상점이 유발하는
문제들을 적절히 해결해 준다는 사실이 모의실험을 통하여 확인되었다.

영어초록

Logistic regression is widely used as a datamining technique for
the customer relationship management. The maximum likelihood
estimator has highly inflated variance when multicollinearity
exists among the regressors, and it is not robust against
outliers. Thus we propose the robust principal components logistic
regression to deal with both multicollinearity and outlier
problem. A procedure is suggested for the selection of principal
components, which is based on the condition index. When a
condition index is larger than the cutoff value obtained from the
model constructed on the basis of the conjoint analysis, the
corresponding principal component is removed from the logistic
model. In addition, we employ an algorithm for the robust
estimation, which strives to dampen the effect of outliers by
applying the appropriate weights and factors to the leverage
points and vertical outliers identified by the V-mask type
criterion. The Monte Carlo simulation results indicate that the
proposed procedure yields higher rate of correct classification
than the existing method.

참고자료

· 없음