다변량 pHd 분석

Multivariate pHd analysis

  • 이용구 ((156-756) 서울시 동작구 흑석동 221, 중앙대학교 정경대학 응용통계학과)
  • 발행 : 1995.03.01

초록

오늘날에는 컴퓨터를 이용한 다양한 그래프기법의 개발로 자료로부터 정보를 직접적으로 얻는 것이 용이하다. 특히 최근에 발표된 R-코드(Cook과 Weisberg, 1994)는 다양한 2차원, 3차원 플롯 뿐만 아니라 축의 회전과 여러가지 모형에 대한 적합성을 제시하므로 보다 쉽게 자료에 적합한 모형을 시각적으로 분석할 수 있게 하였다. 그러나 그래프는 3차원 이상의 공간을 표현할 수 없기 때문에 하나의 반응변수와 세개이상의 설명변수 사이의 관계를 직접적으로 표현하는 것이 불가능하다. 이와 관련하여 Li(1991, 1992)에 의하여 제시된 SIR, pHd 방법과 Cook과 Weisberg(1991)에 의하여 제시된 SAVE는 설명변수들의 선형결합을 이용하여 효과적으로 설명변수들의 차원을 줄이는 방법을 제시하였다. 본 연구에서는 Li에 의하여 제시된 pHd 방법을 반응변수가 2개이상인 다변량 반응변수 모형에 적용하는 방법을 연구하였다. pHd 방법의 적용에는 많은 계산과정이 요구되는데, 이러한 계산과 다양한 플롯은 R-코드를 이용하였다.

These days, many kinds of graphical methods have been developed, and it is possible to get information directly from data. Especially, R-code (Cook and Weisberg, 1994) make it possible to draw various kinds of two and three dimensional plots, and to rotate the axis of the plots. But the maximum dimensional of the plot is three, so we can not draw plot of one response variable with more than three explanatory variables. Li(1991, 1992) has developed a method to reduce the dimension of the explanatory variables, so it is possible to draw lower dimensional plots to get information of the full explanatory variables. One of the dimension reduction method developed by Li is pHd. In this paper, we have tried to apply the pHd method for the model with multivariate response.

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참고문헌

  1. Journal of the American Statistical Association v.86 Discussion of Sliced Inverse Regression Cook,R.D.;Weisberg,S.;K.C.Li
  2. Introduction to Regression Graphics Cook,R.D.;Weisberg,S.
  3. A Vector Space Approcah Multivariate Statistics Eaton,M.L.
  4. Journal of the American Statistical Association v.86 Sliced Inverse Regression for Dimension Reduction Li,K.C.
  5. Journal of the American Statistical Association v.87 On Principal Hessian Directions for data visualization and dimension reduction:Another application of Stein's Lemma Li,K.C.