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초록
L1-회귀추정량이 수직이상점에 대해서는 매우 로버스트하지만 지렛점에 대해서는 전혀 로버스트하지 않다는 사실은 잘 알려져 있다. 본 논문에서는 수직이상점은 물론 지렛점에 대해서도 로버스트한 L1-회귀추정을 위한 알고리즘을 제안한다. MCD 또는 MVE-추정량에 바탕을 둔 로버스트거리를 기준으로 지렛점들을 식별하고, 식별된 지렛점들의 영향력을 적절히 감소시키기 위한 가중치를 결정한다. 가중치에 의해 변환된 자료에 선형척도변환 기법에 바탕을 둔 선형계획 알고리즘을 적용함으로써 L_1-회귀추정량의 붕괴점을 향상시킨다. 다양한 형태와 규모의 자료에 대한 모의실험 결과, 제안된 알고리즘에 의한 L_1-회귀추정량의 붕괴점이 크게 향상되는 것으로 나타났다.
키워드
L1-회귀추정량; 수직이상점; 지렛점; 로버스트추정; 붕괴점; L1-estimation; vertical outlier; leverage point; robustness; breakdown point
- 제목
- L1-회귀추정량의 붕괴점 향상을 위한 알고리즘
- 제목 (타언어)
- Algorithm for the L1-Regression Estimation with High Breakdown Point
- 저자
- 김부용
- 발행일
- 2010-07
- 권
- 17
- 호
- 4
- 페이지
- 541 ~ 550