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논문 정보​

• 제목: Combining some Biased Estimation Methods with Least Trimmed Squares Regression and its Application
• 저자: Betül Kan-Kılınç (Anadolu University), Ozlem Alpu (Eskisehir Osmangazi University)
• 학회/저널: Revista Colombiana de Estadística
• 발행일: 2015-07-01
• DOI: 10.15446/rce.v38n2.51675
• 주요 연구 내용: 회귀분석에서 다중공선성(multicollinearity)과 이상치(outlier) 문제가 동시에 발생할 때, 기존의 최소자승법(OLS)은 신뢰할 수 없는 결과를 낳는다. 이 연구는 이 두 문제를 동시에 해결하기 위해 강건 회귀(robust regression) 방법인 LTS(Least Trimmed Squares)와 다중공선성 해결을 위한 편향 추정(biased estimation) 방법인 Ridge 및 Liu 회귀를 결합하는 접근법을 제안한다. 또한, 이러한 강건 편향 추정법을 쉽게 적용하고 비교할 수 있는 R 패키지 ltsbase를 개발하여 소개한다.
• 주요 결과 및 결론: 이상치를 포함하는 두 개의 실제 데이터셋(hbk, toxicity)을 대상으로 제안된 방법을 실험한 결과, LTS 기반의 Liu 추정법(LTS-Liu)이 OLS, Ridge, Liu, LTS-Ridge 등 다른 방법들보다 일관되게 가장 낮은 평균 제곱 오차(MSE)를 기록했다. 이는 다중공선성과 이상치가 공존하는 데이터에서 제안된 강건 편향 추정법이 매우 효과적임을 입증하며, 개발된 ltsbase 패키지가 실용적인 분석 도구로서의 가치가 있음을 보여준다.
• 기여점: 다중공선성과 이상치 문제를 동시에 다루는 강건 편향 추정법(LTS-Ridge, LTS-Liu)의 효과성을 실증적으로 검증했다. 이 방법론을 사용자가 편리하게 이용할 수 있도록 R 패키지 ltsbase를 개발하고 그 기능을 상세히 소개하여 관련 연구 및 분석의 접근성을 높였다.