Regression modelDistributional regression
위치, 스케일 및 모양(GAMLSS)을 위한 일반화 가법 모형
GAMLSS는 2005년 Robert Rigby와 Mikis Stasinopoulos가 도입한 준모수 회귀 모형의 광범위한 부류입니다. 응답의 평균만을 모형화하는 고전적 회귀와 달리, GAMLSS는 선택된 모수적 분포의 각 모수 — 위치(예: 평균), 스케일(예: 분산), 모양(예: 왜도, 첨도) — 를 공변량의 가법 함수로 모형화할 수 있게 합니다. 이를 통해 단일 통합 프레임워크 내에서 이분산성, 왜도 및 두꺼운 꼬리를 동시에 포착할 수 있습니다.
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출처
- Rigby, R. A., & Stasinopoulos, D. M. (2005). Generalized additive models for location, scale and shape. Journal of the Royal Statistical Society: Series C, 54(3), 507–554. DOI: 10.1111/j.1467-9876.2005.00510.x ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 2). Generalized Additive Models for Location, Scale and Shape (GAMLSS). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/statistics/gamlss
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