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Estimation of Generalized Double Index Models

Title
Estimation of Generalized Double Index Models
Authors
오수지
Issue Date
2014
Department/Major
대학원 통계학과
Publisher
이화여자대학교 대학원
Degree
Master
Advisors
유재근
Abstract
When analysing the two types of independent variables and when one of both must have linear decision function, we use Generalized Partially Linear Single Index Models(GPLSIM). But There is the Breaking point that at least one of both must have linear decision function and nonlinear variable have a link function. So I will define the more expanded models which is the Generalized Partially Double Index Models(GPDIM). I will use Sufficient dimension reduction(SDR) that offers an effective starting point for regression analysis by replacing the original predictor X by a lower-dimensional linearly transformed predictor without loss of information for estimation of coefficients of GPDIM. Also I will check estimation of coefficients of GPDIM properly through the 5 simulations that boostrap the SDR.;두 가지 형태의 독립변수를 분석하는 과정에 있어서 각각의 형태의 변수들에 따라 선형결정이 필요한 경우 Generalized Partially Linear Single-Index Models(GPLSIM)을 사용한다. 본 논문에서는 두 개의 변수 중에서 적어도 하나의 변수는 선형성을 가져야 하며 비선형인 변수는 link function으로 표현되어야 하는 한계점을 이야기하고 좀 더 확장된 모형인 Generalized Partially Double-Index Models(GPDIM)을 정의할 것이다. 정의된 GPDIM의 계수를 추정하기 위해 자료에서 필요한 정보의 손실 없이 독립변수의 차원을 축소하여 분석을 용이하게 하는 방법인 Sufficient Dimension Reduction(SDR)을 이용할 것이다. 또한 5개의 특정 모형을 지정하여 boostrapping을 통해서 SDR을 구현하고 이를 통해 GPDIM의 계수가 제대로 추정되는지를 확인 할 것이다.
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일반대학원 > 통계학과 > Theses_Master
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