범주형 자료의 시각화에서 범주가 많지 않은 경우에는 기존의 Hayashi의 수량화 제3방법을 이용하여 두변수의 범주들 사이의 연관성에 대한 시각화를 구할 수 있다. 그러나, Hayashi방법은 큰 빈...
http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
https://www.riss.kr/link?id=A105738634
이용구 (중앙대학교) ; 최연임 (중앙대학교) ; Lee, Yong-Goo ; Choi, Youn-Im
2009
Korean
KCI등재,SCOPUS,ESCI
학술저널
421-428(8쪽)
0
0
상세조회0
다운로드국문 초록 (Abstract)
범주형 자료의 시각화에서 범주가 많지 않은 경우에는 기존의 Hayashi의 수량화 제3방법을 이용하여 두변수의 범주들 사이의 연관성에 대한 시각화를 구할 수 있다. 그러나, Hayashi방법은 큰 빈...
범주형 자료의 시각화에서 범주가 많지 않은 경우에는 기존의 Hayashi의 수량화 제3방법을 이용하여 두변수의 범주들 사이의 연관성에 대한 시각화를 구할 수 있다. 그러나, Hayashi방법은 큰 빈도의 범주들보다 작은 빈도의 범주들을 두드러지게 수량화하므로 결과가 불안정하다는 문제점이 있다 (허명회와 이용구, 2006). 이 연구의 목적은 범주수가 "큰" 두 범주형 변수 R과 C에 대하여 각 변수 벌주들 사이의 연관성을 살펴보기 위한 시각화 방법을 제안하는 데 있다. 이를 위하여 우리는 2개 변수군 수치형 자료를 시각화하는 방법으로 제안된 허명회 등 (2007)의 PLS 시각화 방법을 범주형 자료에 적용하고자 한다. 즉, 범주형 변수 R과 C의 범주들 각각을 0/1로 더미 코드화하여 각각 R개와 C개의 범주군으로 변환한 다음 허명회 등 (2007)에서 제시한 PLS 시각화 방법을 적용하고자 한다. 이러한 방법은 Hayashi 수량화 방법의 문제점을 해결할 수 있을 뿐만 아니라 행변수와 열변수 각각이 여러 개의 범주형 변수들의 집합인 변수군의 경우에도 확대 적용 가능하다. 순치 예로서 German Credit 자료에서 10개 금융관련 변수의 34개 범주를 R로 간주하고 10개 사회인구적 변수의 46개 범주를 C로 간주하여 새 방법론을 적용해 보인다.
다국어 초록 (Multilingual Abstract)
On the visualization of categorical data, if the number of categories is small, we can consider Hayashi Quantification Method 3 for visualization of the categories of the variables. But it is known that the method is unstable because it quantifies mor...
On the visualization of categorical data, if the number of categories is small, we can consider Hayashi Quantification Method 3 for visualization of the categories of the variables. But it is known that the method is unstable because it quantifies more significantly for the small frequency categories rather than large frequency categories. The purpose of this research is to propose the visualization of large two-way crosstabulation data by PLS methods for checking the relationship between the categories of row and column variables. In this research, we utilize the PLS visualization methods (Huh et al., 2007) that is proposed for visualization of the qualitative data to visualize the categories of the large categorical data. We also compared both methods by applying them to real data, and studied the results from PLS visualization method on the real categorized data with many categories.
참고문헌 (Reference)
1 박성현, "편최소제곱 반응표면함수를 이용한 최적화에 관한 연구" 27 : 237-250, 1999
2 허명회, "수량화 제 3 방법의 축소 해" 한국통계학회 19 (19): 331-338, 2006
3 허명회, "수량화 방법Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ,Ⅳ" 자유아카데미 1998
4 허명회, "다변량 수량화" 자유아카데미 1999
5 김종덕, "고유벡터 기저를 이용한 회귀방법의 비교" 한국자료분석학회 6 (6): 205-218, 2004
6 駒澤勉, "數量化理論" 放送大學敎育振興會 1992
7 岩坪秀一, "數量化法の 基礎" 1987
8 전치혁, "X-선 회절 데이터에 PLS 기법을 이용한 철광석의 환원율 예측" 30 : 2006
9 Jong-DukKim, "Unified Non-iterative Algorithm for Principal Component Regression, Partial Least Squares and Ordinary Least Squares" 한국데이터정보과학회 14 (14): 355-366, 2003
10 Jong-DukKim, "Projection Matrices for Partial Least Squares Regression and Principal Component Regression" 한국자료분석학회 5 (5): 787-800, 2003
1 박성현, "편최소제곱 반응표면함수를 이용한 최적화에 관한 연구" 27 : 237-250, 1999
2 허명회, "수량화 제 3 방법의 축소 해" 한국통계학회 19 (19): 331-338, 2006
3 허명회, "수량화 방법Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ,Ⅳ" 자유아카데미 1998
4 허명회, "다변량 수량화" 자유아카데미 1999
5 김종덕, "고유벡터 기저를 이용한 회귀방법의 비교" 한국자료분석학회 6 (6): 205-218, 2004
6 駒澤勉, "數量化理論" 放送大學敎育振興會 1992
7 岩坪秀一, "數量化法の 基礎" 1987
8 전치혁, "X-선 회절 데이터에 PLS 기법을 이용한 철광석의 환원율 예측" 30 : 2006
9 Jong-DukKim, "Unified Non-iterative Algorithm for Principal Component Regression, Partial Least Squares and Ordinary Least Squares" 한국데이터정보과학회 14 (14): 355-366, 2003
10 Jong-DukKim, "Projection Matrices for Partial Least Squares Regression and Principal Component Regression" 한국자료분석학회 5 (5): 787-800, 2003
11 Helland,I, "Partial least squares regression, The Encyclopedia of Statistical Sciences, 2nd ed." 5997-5962, 2006
12 허명회, "PLS 기법에 의한 (X, Y) 자료의 시각화" 한국통계학회 20 (20): 345-355, 2007
13 Rosipal, R., "Overview and recent advances in partial least squares" 3940 : 34-51, 2006
14 Jong-DukKim, "Alternative Expressions of Regression Vector for Principal Component Regression and Partial Least Squares Regression" 한국자료분석학회 5 (5): 17-26, 2003
15 Kim,J.D., "A general weighting scheme of partial least squares regression" 3 : 11-21, 2001
이변량 지수 공정 하에서 위험함수와 공정능력지수에 대한 통계적 추정
영상흐림보정에서 EM 알고리즘의 일반해: 반복과정을 사용하지 않는 영상복원
마이크로어레이 자료분석에서 모수적 방법을 이용한 유전자군의 유의성 검정
학술지 이력
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2022 | 평가예정 | 해외DB학술지평가 신청대상 (해외등재 학술지 평가) | |
2021-12-01 | 평가 | 등재후보 탈락 (해외등재 학술지 평가) | |
2020-12-01 | 평가 | 등재후보로 하락 (해외등재 학술지 평가) | |
2015-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | |
2012-12-21 | 학술지명변경 | 한글명 : 한국통계학회 논문집 -> Communications for Statistical Applications and Methods외국어명 : Communications of The Korean Statistical Society -> Communications for Statistical Applications and Methods | |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | |
2009-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | |
2008-02-05 | 학술지명변경 | 외국어명 : The Korean Communications in Statistics -> Communications of The Korean Statistical Society | |
2007-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | |
2002-07-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | |
2000-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) |
학술지 인용정보
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.19 | 0.19 | 0.17 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.14 | 0.15 | 0.392 | 0.07 |