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그래프 LASSO에서 모형선택기준의 비교 = Comparison of model selection criteria in graphical LASSO
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한국데이터정보과학회지(Journal of the Korean data & information science society)
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2014
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Korean
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KCI등재
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학술저널
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881-891(11쪽)
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Graphical models can be used as an intuitive tool for modeling a complex stochastic system with a large number of variables related each other because the conditional independence between random variables can be visualized as a network. Graphical least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) is considered to be effective in avoiding overfitting in the estimation of Gaussian graphical models for high dimensional data. In this paper, we consider the model selection problem in graphical LASSO.
Particularly, we compare various model selection criteria via simulations and analyze a real financial data set.
그래프모형(graphical model)은확률변수들간의조건부독립성(conditional independence)을 시각적인 네트워크형태로 표현할 수 있기 때문에, 정보학 (bioinformatics)이나 사회관계망 (socialnetwork) 등 수많은 변수들이 서로 연결되어 있는 복잡한 확률 시스템에 대한 직관적인 도구로 활용될 수 있다. 그래프 LASSO (graphical least absolute shrinkage and selection operator)는 고차원의 자료에 대한 가우스 그래프 모형 (Gaussian graphical model)의 추정에서 과대적합 (overfitting)을 방지하는데에 효과적인 것으로 알려진 방법이다. 본 논문에서는 그래프 LASSO 추정에서 매우 중요한 문제인 모형선택에 대하여 고려한다. 특히 여러가지 모형선택기준을 모의실험을 통해 비교하며 실제 금융 자료를 분석한다.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2016 | 1.18 | 1.18 | 1.07 |
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1.01 | 0.91 | 0.911 | 0.35 |
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