Divide and conquer non-crossing multiple quantile regression for large-scale data anakysis
Abstract
본 연구는 대용량 데이터셋 분석에서 조건부 분위수 추정시 발생하는 비교차 위반 문제르 해결하기 위해 새로운 분할-정복 기반 비교차 다중 분위수 회귀 프레임워크를 제안한다. 기존의 분위수 회귀 방법은 대용량 데이터 분석에서 계산 효율성을 제공하지만, 분위수 함수 간의 교차 현상을 효과적으로 방지하지 못하여 추정 결과의 타당성과 예측 성능을 저하시킬 수 있다. 본 연구는 분할 정복 기법을 활용하여 대용량 데이터 환경에서도 다양한 분위수 간의 단조성을 보장하면서 계산 효율성을 유지하는 방법론을 제안한다. 시뮬레이션과 실제 데이터 분석을 통해 제안 방법이 기존의 분위수 회귀 방법 보다 예측 정확성 측면에서 더 우수하며, 또한 분할-정복을 적용하지 않은 일반적인 비교차 다중 분위수 회귀와 유사한 예측 정확성을 유지하면서도 계산 효율성 측면에서 뛰어난 성능을 보임을 확인하였다.
Fields of Study & Subjects
Statistical Methods and Inference
Advanced Statistical Methods and Models
Statistical Methods and Applications
Publication details
- Journal / source
- Journal of the Korean Data and Information Science Society
- Volume
- 37
- Issue
- 1
- Pages
- 75–85
- Publication date
- 31 January 2026
- Language
- EN