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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
서혜선 (대진대학교)
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제23권 제6호
발행연도
2021.12
수록면
2,643 - 2,653 (11page)
DOI
10.37727/jkdas.2021.23.6.2643

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일반적으로 선형회귀모형에서 설명변수의 수가 많을 때는 변수선택을 통한 최적의 변수 집합(best subset)을 만들어주는 것이 필요하다. 본 연구에서는 이런 경우 주로 사용하는 변수선택 모형으로 전진선택법(forward stepwise selection) 및 후진 제거법(backward elimination) 그리고 다양한 규제를 통해 최적의 변수를 선택하는 shrinkage 방법론인 능형회귀(ridge regression)과 라쏘(lasso)방법론을 비교하여 각 각의 방법론에서 선택된 최적의 변수들을 비교하고자 한다. 이렇게 하는 이유는 보다 나은 예측 정확도와 모델 해석을 위한 과정이라 할 수 있다. 이러한 비교연구를 위해 사용된 데이터는 D대학의 SW관련 교과목에 대한 만족도 설문자료이다. D대학의 SW관련 교과목을 전체 학생의 필수 교양과목으로 확대시키는 과정에서 관련 교과목의 만족도에 영향을 주는 최적의 변수들을 선택하고자 하는 것이다. 사용된 변수들은 교수의 교과목에 대한 열정, 수업 수준의 적절성, 특히 코로나-19하에서 학교의 온라인 교육환경 수준 등 다양하고 많은 변수들을 사전에 고려하였다. 본 연구 방법론을 통해 최적화된 변수들을 선정하고자 하였으며 결과적으로 라쏘모델에 의한 7개의 설명변수를 최종 선택하여 매년 SW관련 교과목 만족도를 평가하고자 한다.
#전진 선택법 #후진 제거법 #능형회귀 #라쏘 #BIC #forward selection #backward elimination #ridge regression #lasso #BIC

목차

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참고문헌 (8)

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James, D. G. / 2014 / An Introduction to Statistical Learning / Springer google schola 서혜선 / 2020 / 비례오즈 로짓모형에 의한 비대면수업 만족도에 미치는 영향 연구 / Journal of The Korean Data Analysis Society 22(4):1371~1382 dbpia Kim, H. J. / 2018 / Effect analysis of the SW curriculum reorganization for Non-CS students on the class satisfaction / The Korean Association of Computer Education 22(2):45~48 google schola 서혜선 / 2020 / 구조방정식을 이용한 대학 소프트웨어 교과목의 만족도에 관한 연구 / Journal of The Korean Data Analysis Society 22(2):587~598 dbpia Joseph. O, Ogutu / Genomic Selection using Regularized Linear Regression Models: Ridge Regression, Lasso, Elastic Net and Their Extensions / Springerlink google schola

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