범주형 자료분석을 위한 최대절사우도추정 (Maximum Trimmed Likelihood Estimator for \\Categorical Data Analysis)

서지정보

· 발행기관 : 한국통계학회
· 수록지 정보 : Communications for Statistical Applications and Methods / 16권 / 2호 / 229 ~ 238페이지
· 저자명 : 최현집

초록

범주형 자료분석을 위해 고려할 수 있는 모형들은 일반적으로 최우추정에
의하여 적합이 이루어지므로 이상값에 쉽게 영향을 받을 수 있다. 본
연구에서는 분할표 자료에 포함된 이상칸(outlying cell)에 영향을 받지
않는 최대절삭우도 추정값(maximum trimmed likelihood estimates)을
얻기 위한 추정 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 우도에 의존하여
분할표에 포함된 칸을 제거해나가며 절사우도의 최대값을 찾기 때문에
완전탐색(complete enumeration)에 비해 계산의 양이 매우 적다. 따라서
일반적인 다차원 분할표 자료분석을 위해 쉽게 적용될 수 있다. 실제
자료분석 예를 통해 제안된 추정방법을 설명하였으며, 모의실험을 통해
문제점과 특징을 토론하였다.

영어초록

We propose a simple algorithm for obtaining MTL(maximum trimmed
likelihood) estimates. The algorithm finds the subset to use to
obtain the global maximum in the series of eliminating process
which depends on the likelihood of cells in a contingency table.
To evaluate the performance of the algorithm for MTL estimators,
we conducted simulation studies. The results showed that the
algorithm is very competitive in terms of computational burdens
required to get the same or the similar results in comparison with
the complete enumeration.

참고자료

· 없음