Permutation Predictor tests in Linear Regression

Abstract

존의 회귀분석에서 설명변수에 대한 검정은 Stepwise regression, F-test그리고 t-test등이 사용되었다. t-test는 비정규성 가정을 따르면서 소표본 일 때 회귀분석을 할 경우 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 permutation test를 제안하였다. Permutation test는 원자료 값을 이용하면서 또한 비정규분포의 문제를 해결할 수 있는 방법이며 비모수 검정과 같은 소표본에 적용 가능하다. 본 연구에서는 t-test와 permutation test의 모의실험을 통해서 permutation test 방법이 t-test의 문제점을 해결 할 수 있는지를 밝혀 볼 것이다.;Stepwise regression, F-test and t-test are widely used. For predictor selections in linear regression T-test has a problem nonnormality assumption, while adhering to small sample sizes, under to solve these problems, a permutation test is proposed. The Permutation suggests a way to solve nonnormality with smaller sample sizes problem. In this study, we reveal that the method of the permutation test can solve the problems of t-test. Simulation studies for comparing typical t-tests and the proposed permutation tests are presented.