고려대학교 정경대학 통계학과

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개설강좌소개 및 강의일정
강의 일정
일자 장소 강좌명 강사
11. 24 (금)
19:00 ~ 21:00
정경관 202호 회귀모형에서의 차원축약 방법에 대한 이해와 활용 신승준 교수
12. 1 (금)
19:00 ~ 21:00
정경관 202호 베이지안 통계 계산 방법의 이해 및 활용 최태련 교수
강좌 소개

 1. 회귀모형에서의 차원축약 방법에 대한 이해와 활용

  본 강의에서 회귀모형 하에서의 자료의 차원 축약에 대한 내용을 다룬다. 회귀모형에서 통상적인 차원축약의 방법은 변수선택 (variable selection)이다. 고전적인 순차적 변수선택 방법과 벌점화 회귀 (penalized regression)를 활용한 방법 등이 대표적인 예라 하겠다. 통계학에서 좁은 의미의 차원축약은 고차원 독립 변수를 저차원 공간으로 투영시키는 변환을 찾는 것을 의미한다. 회귀모형가정 하에서의 차원 축약 방법으로는 충분차원축약 (sufficient dimension reduction) 방법론이 있다. 이와 관련한 구체적인 추정방법에 대해 살펴보고자 한다. 나아가, 독립변수의 개수가 지나치게 많은 경우에 효과적으로 차원을 줄여주는 변수 선별 (feature screening)에 대해서도 간략히 소개하기로 한다. 실습예제는 R을 활용할 예정이다.

 

 2. 베이지안 통계 계산 방법의 이해 및 활용

  본 강의에서는 베이지안 통계 계산 방법을 이해하고, 베이지안 모형 적합과 실제 자료 분석에서 활용할 수 있는 베이지안 계산 소프트 웨어에 대해 소개한다. 먼저, 베이지안 통계학의 기본적인 개념을 설명하고, 이를 구현할 수 있는 베이지안 계산 방법(예. Markov chain Monte Carlo 등)에 대해 간략히 살펴본다. 이를 바탕으로, 베이지안 모형 적합과 실제 자료 분석에서 손쉽게 활용할 수 있는, 사용자에게 편리한 다양한 컴퓨터 소프트웨어(예. R, BUGS 등)에 대해서 살펴보도록 한다. 아울러, 여러 가지 베이지안 회귀 모형(parametric/semi/non-parametric models)에 대해서 살펴보고, 모형 적합을 위한 계산방법과 컴퓨터 소프트 웨어에 대해서도 소개하도록 한다.