Efficient Bayesian Multivariate Regression for Missing and High-Dimensional Data
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구A)
2026년
2710114623
과학기술정보통신부
한국연구재단
숙명여자대학교산학협력단
박세원
3명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2031.08.31
4,529만원
4,529만원
기초연구
대학
서울특별시 용산구
수학 > 통계이론 > 베이지안추론
본 연구의 최종 목표는 결측자료가 존재하는 고차원 다변량 회귀문제에서 envelope 부분공간을 활용하여 회귀계수 추정 효율, 예측 정확도, 불확실성 정량화를 동시에 향상시키는 베이지안 추론 체계를 개발하는 것이다. Envelope 모형은 반응변수의 전체 변동 중 회귀계수 추정에 필요한 유효 부분공간을 식별함으로써 추정 효율을 높이는 다변량 회귀 방법으로 ...
1차년도에는 베이지안 envelope 모형의 핵심 계산 병목인 부분공간 모수 추론을 개선한다. Envelope 부분공간은 스티펠 다양체 위의 제약 모수로 표현되어 기존 MCMC에서 낮은 유효표본수와 느린 혼합 문제가 발생할 수 있다. 본 연구는 비제약 행렬 A를 도입하고 polar expansion 기반 재매개화를 적용한다. Envelope 가능도의 A에 ...
... 탐색할 수 있고, 산업 자료에서는 여러 품질지표가 동시에 측정되는 상황에서 핵심 공정변수를 선별하고 예측 안정성을 높이는 데 활용될 수 있다. 특히 연구성과가 재현 가능한 코드 또는 소프트웨어 패키지 형태로 공개되면, 후속 연구자들이 결측으로 인한 분석 제약을 줄이고 다양한 고차원 다변량 자료에 제안 방법을 적용할 수 있다. 이를 통해 학문적 활용성뿐 아니라 데이터 기반 의사결정의 ...