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영어

Nonresponse and missing values are caused by sample dropouts and avoidance of answers to surveys. In this case, problems with the possibility of information loss and biased reasoning arise, and a replacement of missing values with appropriate values is required. In this paper, as an alternative to missing values imputation, we compare several replacement methods, which use mean, linear regression, random forest, K-nearest neighbor, autoencoder and denoising autoencoder based on deep learning. These methods of imputing missing values are explained, and each method is compared by using continuous simulation data and real data. The comparison results confirm that in most cases, the performance of the random forest imputation method and the denoising autoencoder imputation method are better than the others.

한국어

무응답 및 결측값은 표본 탈락, 설문조사에 대한 답변 회피 등으로 발생하며 정보의 손실 및 편향된 추론의 가 능성이 있는 문제가 발생하게 되며, 이 경우 결측값을 적절한 값으로 바꾸는 대체가 필요하게 된다. 본 논문에서는 결측값에 대한 대체 방법으로 제안되었던 평균 대체, 다중회귀 대체, 랜덤 포레스트 대체, K-최근접 이웃 대체, 그리 고 딥러닝을 기본으로 한 오토인코더 대체와 잡음제거 오토인코더 대체 방법을 비교한다. 결측값을 대체하는 이러한 방법들에 대해 설명하고, 연속형의 모의실험 데이터와 실제 데이터에 접목시켜 각 방법들을 비교하였다. 비교 결과 대부분의 경우에서 다중 대체 방법인 랜덤 포레스트 대체 방법과 잡음제거 오토인코더 대체 방법의 성능이 좋았음을 확인하였다.