오전 1:42 2004-06-04, by Kenial

Levenberg-Marquardt Method이 아니라면... sequential quadratic programming이다!

Levenberg-Marquardt Method에 대해서...

1. 데이터 입력.
   
2. 모델 1~5를 통해 모수의 값을 추정.
   
3. 추정된 모수의 값으로 비선형 회귀분석 시도.
   
4. 회귀분석의 Squared r값을 이용해 적절한 모델 결정.
   
5. 다중공선성 체크.
   
6. plot 출력.
   

   analyze - regression - curve estimation 후 함수의 타입을 테스트...!
   그다음 나온 b1 값을 토대로 nonlinear regression을 쌔운다
   상수항 포함/비포함을 참고
   (한글 spss 10.0에 의한 알기 쉬운 다변량분석, 노형진 저, 형설출판사)
   

오후 11:45 2004-05-27, kenial

a	Squared R
1E-20	.04616
1E-19	.04616
1E-18	.56504
1E-17	.56458
1E-16	.56465
1E-15	.56478
1E-14	.56420
1E-13	.56447
1E-12	.56293
1E-11	.56529
1E-10	.56818
1E-09	.59836
1E-08	.62288
1E-07	.77039
1E-06	.63823
1E-05	.74458
1E-04	.89697
1E-03	.89542
1E-02	.89231
1E-01	.89485
1	.89521
1E+01	.85480
1E+02	.62513

도대체 이 결과를 어떻게 받아들여야 할지 알 수 없음.

2차 미팅

• 각자 통계기초 스터디에 돌입
  
• R-project를 기반의 인터페이스를 통해 라이브러리를 이용해서 프로그램을 작성 : R-project에서 제공하는 프로그래밍 인터페이스에 관련된 내용을 찾아볼 것
  
• 라이브러리를 통해서 나온 분석 결과를 해석할 수 있는 수준까지 통계관련이론 학습 ; Leverberg-Marquardt 방식의 다중회귀분석을 사용할 것
  
• 분석 결과를 이용, 그래프 출력이 가능한 모듈 작성, 혹은 R-project의 package를 이용할 것.
  
• 라이브러리를 그대로 이용하느냐, 필요한 내용을 짜집기할 것이냐.
  
• 페이 관련 협의 ( ㅇㅂㅇ)/
  
• Deadline : 2004-06-23(수)
  
• 계측 데이터 수령함 ; 페이퍼 형태라 수작업 입력 필요. 샘플링 계획 세울 것.
  
• 논문 자료 수령 ; 관련자료 - 터널/계측 관련자료에 추가.
  

오전 10:00 2004-05-27, kenial

오후 6:35 2004-05-26, kenial

1차 미팅

• 개발 형태 결정 - 단일 어플리케이션 스타일, c++ based.
  
• 필요한 사항 요구
  
  • 입력 데이터의 포맷
    
  • 관련 자료 (회귀분석, 터널 붕괴와 관련된 논문/연구자료)
    
  • 개발 시일 - 외부 라이브러리 사용과 관련 있음
    
  • 페이 관련
    
• 개발 모듈 분리
  
  ; 입력 데이터 파서, 수식 데이터 저장/Equatation 출력/Graph 출력 클래스, Regression 프로세싱 모듈