로버스트추정에서 CERES 도표에 관한 연구

CERES Plots Based on Robust Fits

첨가되는 회귀변수와 반응변수 사이의 함수관계에 대한 정보를 얻고자 할 때 최소제곱추정에 기초를 둔 잔차도표(Residual Plots)를 주로 이용하게 된다. 그러나 최소제곱추정치는 이상치에 민감하게 작용하므로 잔차도표가 잘못 된 결과를 나타낼 수도 있다. 더욱이 미지함수가 비선형인 경우에는 곡률의 끝 부분에 있는 점들이 이상치로 간주될 수 있으므로 문제가 있다. 그러므로 본 논문에서는 이상치에 덜 민감한 로버스트추정에 기초를 둔 조건부기대치잔차도표(Combining Conditional Expectation and Residual Plots)를 제안하고 그 유용성을 조사하고자 한다.

It is necessary to check the curvature of selected covariates in regression diagnostics. There are various graphical methods using residual plots such as partial residual plots, augmented partial residual plots and combining conditional expectation and residual plots. Usually these plots based on least squares fitting. The sensitivity of LS fitting to outliers can distort their residuals, making the identification of the unknown function difficult to impossible. In this paper, we propose combining conditional expectation and residual plots based on robust fits. Robust CERES will be far less distorted than their LS counterparts in the presence of outliers and hence, will be more useful in identifying the unknown function.