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    ⅰ ⅱ ⅲ ⅳ ⅴ ⅵ ⅶ ⅷ ⅸ ⅹ Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ Ⅵ Ⅶ Ⅷ Ⅸ Ⅹ
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    Wijsman의 알고리즘을 이용한 표본 상관/공변량 행렬 생성방법

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    https://www.riss.kr/link?id=A75189696

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    상관행렬 또는 공변량 행렬을 분석하는 통계 기법(예, 요인분석, 구조 방정식 모형)에 대한 몬테 카를로 시뮬레이션(Monte Carlo simulation) 연구를 수행할 때, 무선 상관행렬 또는 공변량 행렬을 생성하기 위해 Kaiser와 Dickman(1962)의 알고리즘이 많이 사용되어져 왔다. 그러나 이 방법은 상관 또는 공변량 행렬을 생성하기 위해 원 자료(raw data)를 먼저 생성해야하므로 계산이 복잡해진다는 문제점이 있다. 이 연구에서는 Kaiser와 Dickman의 기법에 비해 계산이 간편하여 효율성이 뛰어난 Wijsman(1959) 알고리즘을 소개하였다. 또한 Wijsman의 알고리즘을 바탕으로 자료를 생성하는 SAS/IML 프로그램 코드를 제시하여 시뮬레이션 연구에 도움이 되도록 하였다. 이 프로그램은 상관 또는 공변량 행렬을 분석하는 통계기법의 필요한 표본크기 뿐만 아니라 검증력 분석, 계수추정의 정확성, 추정방법 비교 등에 대한 다양한 시뮬레이션 연구에 적용이 가능하다.
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    상관행렬 또는 공변량 행렬을 분석하는 통계 기법(예, 요인분석, 구조 방정식 모형)에 대한 몬테 카를로 시뮬레이션(Monte Carlo simulation) 연구를 수행할 때, 무선 상관행렬 또는 공변량 행렬을 ...

    상관행렬 또는 공변량 행렬을 분석하는 통계 기법(예, 요인분석, 구조 방정식 모형)에 대한 몬테 카를로 시뮬레이션(Monte Carlo simulation) 연구를 수행할 때, 무선 상관행렬 또는 공변량 행렬을 생성하기 위해 Kaiser와 Dickman(1962)의 알고리즘이 많이 사용되어져 왔다. 그러나 이 방법은 상관 또는 공변량 행렬을 생성하기 위해 원 자료(raw data)를 먼저 생성해야하므로 계산이 복잡해진다는 문제점이 있다. 이 연구에서는 Kaiser와 Dickman의 기법에 비해 계산이 간편하여 효율성이 뛰어난 Wijsman(1959) 알고리즘을 소개하였다. 또한 Wijsman의 알고리즘을 바탕으로 자료를 생성하는 SAS/IML 프로그램 코드를 제시하여 시뮬레이션 연구에 도움이 되도록 하였다. 이 프로그램은 상관 또는 공변량 행렬을 분석하는 통계기법의 필요한 표본크기 뿐만 아니라 검증력 분석, 계수추정의 정확성, 추정방법 비교 등에 대한 다양한 시뮬레이션 연구에 적용이 가능하다.

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    목차 (Table of Contents)

    • I. 서론
    • II. 자료 생성 알고리즘
    • III. Wijsman 알고리즘을 이용한 상관행령의 무선생성 예
    • IV. 결 론
    • 참고문헌
    • I. 서론
    • II. 자료 생성 알고리즘
    • III. Wijsman 알고리즘을 이용한 상관행령의 무선생성 예
    • IV. 결 론
    • 참고문헌
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