붓스트랩을 이용한 다차원척도법의 효율성 연구 = A study on the efficiency of multidimensional scalin using bootstrap method

국문 초록 (Abstract)

다차원척도법은 다변량분석에서 개체들을 대상으로 변수들을 측정한 후에 개체들 사이의 비유사성을 측정하고, 그 값들 혹은 반복하여 측정된 경우에는 그 값들의 평균을 이용하여 개체들을 저차원의 공간상에 도시화시켜 표현하는 분석방법이다. 본 논문에서는 응답자의 답변에 기초하여 비유사성을 측정할 때 이상치 또는 응답자의 답변이 불성실할 경우 발생하는 변이문제와 개체들 간의 거리에 대한 통계적 추론 문제에 붓스트랩 방법을 적용하는 내용을 다루고, 활용가능성을 무료일간지에 대한 유사성 평가 자료를 이용하여 실증적으로 분석하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Multidimensional scaling(MDS) is a statistical multivariate analysis technique that is often used in information visualization for exploring similarities or dissimilarities in data. In order to analyse and visualize data, MDS measures the dissimilarities between objects and uses them or their mean if they are repeatedly measured. When there exist outliers or when the variation of data is too large, we can hardly get reliable results on the research using MDS. In this paper, we consider the MDS based on bootstrap method when the variation of data is large. Standardized residual sum of squares is considered as measuring goodness-of-fit of the model. A real data analysis is include to examine our approach.

참고문헌 (Reference)

1 유도재, "호텔 포지셔닝 분석에 있어 다차원척도법의 적용" 한국관광연구학회 19 (19): 99-111, 2005

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6 Kruskal, J. B, "Multidimensional scaling"

7 Richardson,M.W, "Multidimensional psychophysics" 35 : 659-660, 1938