다중 베이즈요인에 의한 회귀모형 오차항의 자기상관 검정

본 논문은 회귀분석에서 오차항의 1차 자기상관 존재 여부 및 그 값을 검정하는 방법을 베이지안 접근법으로 제안하였다. 이 방법은 모수공간의 다중분할로 인해 얻어진 여러 가설들에 대한 다중결정문제를 다중 베이즈요인에 관한 이론과 일반화 Savage-Dickey 밀도비를 이용한 사후확률 추정법을 합성하여 개발되었다. 이 방법은 기존의 검정법들에서 가능한 검정 뿐 아니라 이들이 해결할 수 없는 자기상관에 대한 다중결정문제에도 사용이 가능한데 그 효율성이 있다. 모의실험을 통하여 제안된 검정법의 유효성을 평가하였다. This article suggests a Bayesian method for testing the presence(or a given value) of serial correlation of the error term in a multiple linear regression model. Development of the method is based upon a synthesis of multiple decision method using multiple Bayes factor defined by partitions of parameters space and posterior probability estimation method utilizing a generalized Savage-Dickey density ratio. This yields a way of dealing with Bayesian multiple decision problem about the serial correlation that has not been available yet. Performance of the method is examined via a Mante Carlo simulation study.