로지스틱모형에서의 주성분회귀 (Principal Components Regression in Logistic Model)

서지정보

· 발행기관 : 한국통계학회
· 수록지 정보 : 응용통계연구 / 21권 / 4호 / 571 ~ 580페이지
· 저자명 : 김부용, 강명욱

초록

로지스틱회귀분석은 고객관계관리나 신용위험관리 등의 분야에서 많이
사용되는 기법인데, 이러한 분야에서의 로지스틱회귀모형에는 연관성이
높은 설명변수들이 다수 포함되어 다중공선성의 문제를 유발하는
경우가 있다. 다중공선성이 존재하는 상황에서 최우추정량은 심각한
결함을 갖는다는 사실은 잘 알려졌다. 이 문제를 해결하기 위하여
로지스틱주성분회귀를 연구하되, 분석상의 주요 과정인 주성분 선정을
위한 방법을 새롭게 제안하였다. 추정량의 분산을 최소가 되게 하는
상태지수 값을 측정하고, 이 값에 영향을 미치는 주요 요인들을
컨조인트분석에 의해 파악하여 주성분 선정기준을 결정하는 모형을
구축하였다. 제안된 방법은 다중공선성 문제를 적절히 해결하면서도
모형의 적합성을 향상시킨다는 사실이 모의실험을 통하여 확인되었다.

영어초록

The logistic regression analysis is widely used in the area of
customer relationship management and credit risk management. It is
well known that the maximum likelihood estimation is not
appropriate when multicollinearity exists among the regressors.
Thus we propose the logistic principal components regression to
deal with the multicollinearity problem. In particular, new method
is suggested to select proper principal components. The selection
method is based on the condition index instead of the eigenvalue.
When a condition index is larger than the upper limit of cutoff
value, principal component corresponding to the index is removed
from the estimation. And hypothesis test is sequentially employed
to eliminate the principal component when a condition index is
between the upper limit and the lower limit. The limits are
obtained by a linear model which is constructed on the basis of
the conjoint analysis. The proposed method is evaluated by means
of the variance of the estimates and the correct classification
rate. The results indicate that the proposed method is superior to
the existing method in terms of efficiency and goodness of fit.

참고자료

· 없음