가중회귀

가중회귀

• 가중회귀(weighted regression)의 유용성

• 서로 다른 관측값을 다른 정밀도로 측정했을 때, 역분산 가중값을 얻을 수 있다.

• 가중값 변수가 집계된 데이터와 각 행이 나타내는 원본 관측값의 수를 인코딩하도록 집계된 형식의 데이터를 분석할 수 있다.

• 가중회귀의 예
  

• 주택가격 데이터에서 오래된 매매 정보일수록 최근 정보보다는 신뢰하기 힘들다.

• 날짜 정보에 가중값을 매겨서 최신 정보일 수록 높은 가중값을 매긴다.

> library(lubridate)
> house <- read.csv('house_sales.csv', sep='\t')
> house$Year = year(house$DocumentDate)
> house$Weight = house$Year - 2005
> head(house[, c("AdjSalePrice", "SqFtTotLiving", "SqFtLot", "Bathrooms", "Bedrooms", "BldgGrade", "Year", "Weight")])
  AdjSalePrice SqFtTotLiving SqFtLot Bathrooms Bedrooms BldgGrade Year Weight
1       300805          2400    9373      3.00        6         7 2014      9
2      1076162          3764   20156      3.75        4        10 2006      1
3       761805          2060   26036      1.75        4         8 2007      2
4       442065          3200    8618      3.75        5         7 2008      3
5       297065          1720    8620      1.75        4         7 2013      8
6       411781           930    1012      1.50        2         8 2009      4

• lm 함수에 weight 매개변수를 사용하여 가중회귀를 계산

> house_lm <- lm(AdjSalePrice ~ SqFtTotLiving + SqFtLot + Bathrooms + Bedrooms + BldgGrade, data=house, na.action=na.omit)
> house_wt <- lm(AdjSalePrice ~ SqFtTotLiving + SqFtLot + Bathrooms + Bedrooms + BldgGrade, data=house, weight=Weight, na.action=na.omit)
> round(cbind(house_lm=house_lm$coefficients, house_wt=house_wt$coefficients), digits=3)
                 house_lm    house_wt
(Intercept)   -528724.348 -580378.015
SqFtTotLiving     212.708     229.945
SqFtLot            -0.014      -0.181
Bathrooms      -18233.212  -23335.486
Bedrooms       -46574.193  -54234.376
BldgGrade      108780.111  116037.063