병렬처리를 활용한 비모수적 회귀함수 추정
저자
발행사항
서울 : 숙명여자대학교 대학원, 2018
학위논문사항
학위논문(석사) -- 숙명여자대학교 대학원 : 통계학과 통계학전공 2018.2
발행연도
2018
작성언어
한국어
DDC
519.5 판사항(22)
발행국(도시)
서울
기타서명
Estimation of non-parametric regression function using parallel processing
형태사항
vi, 35 p. : 천연색삽화, 도표 ; 26 cm
일반주기명
지도교수: 노호석
참고문헌: p. 34
소장기관
빅데이터의 시대가 열림에 따라 빅데이터의 빠른 처리와 분석을 위한 다양한 연구가 활발히 진행되고 있다. 빅데이터는 기존의 데이터 베이스 관리도구의 한계를 넘어서는 대량의 정형 데이터 또는 데이터 베이스 형태가 아닌 비정형 데이터의 집합을 의미한다. 이런 경향과 연관하여 통계학에서는 대용량 자료의 처리와 통계분석을 위해 R 병렬처리(parallel computing)를 위한 패키지 계발이 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는 국소선형회귀(local linear regression)에 기반한 평균회귀함수(mean regression function)과 분위수 회귀함수(quantile regression function) 추정을 위한 평활량(bandwidth) 선택 문제에 멀티프로세서 환경의 병렬컴퓨팅을 적용함으로써 연산속도가 어떻게 빨라질 수 있는지 조사하였다.
더보기As the era of big data opens, various researches for rapid processing and analysis of big data are being actively carried out. Big data refers to a large amount of structured data that goes beyond the limits of existing database management tools or a set of unstructured data that is not of database form. In connection with this tendency, in statistics, packages for R parallel processing are actively developed for processing and statistical analysis of large amounts of data. In this paper, we investigate how computing speed can be improved by applying parallel computing in a multiprocessor environment to the bandwidth selection problem for estimating the mean regression function and the quantile regression function based on local linear regression.
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