빅데이터에서 모분포 형태별 t 통계량에 대한 영향함수의 성능에 관한 연구 (A study on the performance of the influence function on the t statistic depending on population distributions in big data sets)

서지정보

· 발행기관 : 한국데이터정보과학회
· 수록지 정보 : 한국데이터정보과학회지 / 30권 / 3호 / 573 ~ 585페이지
· 저자명 : 김소정, 김홍기

초록

본 연구에서는 개별 관측지가 전체 데이터의 중심에서 멀리 떨어져 있는 데이터가 분석 통계에 어떻게 영향을 미치는지, 그리고 그 영향이 모분포의 모양에 따라 어떻게 달라지는지에 대해 분석해 보고자 한다. 모분포가 여러 다양한 분포 중, 균일분포, 정규분포, 역삼각형함수분포. 이 3가지 중 하나의 형태라고 가정하고 각 분포에서 300번 반복적으로 관찰된 데이터를 사용하여 통계량에 대한 각 영향함수가 어떻게 작동하는지 비교 분석해 보았다. 분석 결과, 각 분포에서 t 통계량의 변화를 예측하는 영향함수식은 만족스러웠으며 모분포에 관계없이 사용될 수 있음이 확인되었다. 또한 분포의 극단위치에서도 영향함수를 통한 t 통계량의 변화 예측이 가능함이 확인되었고, 영향함수의 성능도 매우 만족스러움을 볼 수 있었다.

영어초록

When we face data sets, we analyze both how the individual observations are far from the center of the whole data and how the data affect the analytical statistics. In this paper, we focus on how the effect varies according to the shape of the population distribution. The effect on the t statistic for the hypothesis test for the central parameter of the model distribution is studied. We try to compare and analyze how each influence function of statistic is operated in a data set which is repeatedly observed about 300 times in each distribution, assuming that the distribution is in one of three different types. It was confirmed both that the equation that predicts the change of the t statistic in each distribution was satisfied and that it could be used regardless of the underlying distribution. In addition, the change of the t statistic value through the influence function at the extreme values of the distribution is confirmed, and the performance of the influence function turns out to be very satisfactory.

참고자료

· 없음