다양한 R 패키지들의 비교를 통한 일반화가법모형에 대한 고찰

Abstract

본 논문에서는 일반화가법모형의 이론적 배경에 대하여 살펴보고 자료 분석을 통해 비교하였다. 더불어 일반화가법모형을 적합 시키기 위한 통계 software인 R을 사용하여 사례분석을 하였다. 이때, R에서 제공하는 일반화가법모형에 대한 여러 가지 패키지들을 비교 분석하는 과정이 포함되어있다. 일반화가법모형의 이론적 배경에서는 모형의 추정과 적합 시키는 과정에서 필요한 개념을 소개하였다. 추정값을 설명하기 위하여 반복 가중 최소제곱추정법에 대하여 살펴보았고, 이때 필요한 지수족과 피셔의 정보에 대한 개념을 기술하였다. 이를 통하여 일반화가법모형의 추정과 해석과정을 확인하였다. 또한, 일반화가법모형에 필요한 평활함수에 대한 개념과 다양한 평활함수를 적용할 수 있는 패키지에 대하여 살펴보았다. 사례분석에서는 R을 사용하였고, 변수의 수가 많은 자료에 일반화가법모형을 적용하여 변수 선택하는 과정을 확인하여 최종모형을 해석하였다. 또한, R에서 제공하는 일반화가법모형에 관련한 패키지들의 차이점을 살펴보기 위해 사례분석을 통하여 비교분석하였다. 첫 번째 사례분석의 민간보험가입여부에 영향을 끼치는 변수는 학력, 차 소유 유무, 노인 유무, 남편부모님 거주 지역, 인터넷활용여부, 농업소득, 그리고 농업에 대한 생각의 총 7개 변수가 유의한 것으로 나타났다. 두 번째 사례분석을 통하여 gam패키지는 변수선택과정을 할 수 있는 옵션을 제공하고 다른 패키지들에 비해 분석속도가 빠른 것을 확인할 수 있었다. 반면에 mgcv패키지는 분석속도가 gam패키지에 비해 느렸지만, 다양한 평활함수를 적용할 수 있는 옵션을 제공하고 있다. 이 밖에도 R에서는 분석할 시에 모형의 속성에 따라 다양한 패키지들이 개발되어 있다는 것을 확인 할 수 있었다.;In this paper we describe a theoretical background for the Generalized Additive Model and compare with the data analysis. In addition, case analysis is to fit the Generalized Additive Model using statistical software R. At this point, several packages of the Generalized Additive Model provided by R are included with the process of comparative analysis. In the theoretical background of the Generalized Additive Model we introduce estimation of the model and concept of need in the process of model fit. Case analysis is performed using R, the Generalized Additive Model is applied to the data with a large size of variables. And the process of selecting variables for the final model is confirmed. In addition, to examine the differences among the packages provided by R are compared through case studies.