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로지스틱모형에서의 주성분회귀Principal Components Regression in Logistic Model

Other Titles
Principal Components Regression in Logistic Model
Authors
김부용강명욱
Issue Date
Aug-2008
Publisher
한국통계학회
Keywords
고객관계관리; 신용위험관리; 다중공선성; 로지스틱주성분회귀; 컨조인트분석.; Customer relationship management; credit riskmanagement; multicollinearity; logistic principal componentsregression; conjoint analysis.
Citation
응용통계연구, v.21, no.4, pp 571 - 580
Pages
10
Journal Title
응용통계연구
Volume
21
Number
4
Start Page
571
End Page
580
URI
https://scholarworks.sookmyung.ac.kr/handle/2020.sw.sookmyung/14475
ISSN
1225-066X
Abstract
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.
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이과대학 > 통계학과 > 1. Journal Articles

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