Complex Regression Estimation Using Highly Correlated Auxiliary Variables

선형회귀분석방법은 종속변수와 설명변수간의 관계를 설명하고, 예측하는 대표적인 통계분석 방법이다. 선형회귀분석에서 실제 데이터의 경우 기본적인 가정을 정확하게 만족하는 데이터는 통상적이지 않다. 특히 분석과정에서 설명변수들 간 상관성이 높은 경우 다중공선성이 발생하여 일반적인 최소제곱 추정의 경우 추정량의 분산이 커지고, 회귀계수의 불안정성이 커지며, 경우에 따라서는 추정된 회귀계수의 부호가 비상식적으로 추정됨으로 인해 추정모형의 해석과 예측에 문제를 발생시킨다. 한편 복합 표본설계하에서 회귀추정의 경우 통상적인 회귀분석과정과 유사하게 보조(설명)변수를 이용한 회귀추정과정에서 보조변수들 간의 강한 상관이 존재하는 경우 다중공선성의 문제가 발생할 수 있으며, 본 연구에서는 복합 표본설계하에서 가중주성분회귀 및 가중능형회귀 방법을 적용하여 회귀추정과정에서 추정량의 불안정성과 분산의 과대 추정을 극복할 수 있는 방법을 제안하고, 모의실험을 통해 상관계수의 수준에 따른 효과적인 추정방법을 제안하였다.