클러스터 가중 모델링을 통한 지역 통계 모델링의 새로운 접근

본 논문은 클러스터 가중 모델링(Cluster‑Weighted Modeling, CWM)의 통계적 특성을 체계적으로 탐구하고, 이를 기존의 유한 회귀 혼합 모델(Finite Mixture of Regression, FMR)과 비교함으로써 CWM이 보다 일반적인 지역 통계 모델링 프레임워크임을 입증한다. 서론에서는 이질적인 모집단으로부터 수집된 데이터의 공동 확률밀도 \(p(x,y)\)를 직접 모델링하는 필요성을 제기한다. 전통적인 회귀 혼합 모델은 조건부 평균 \(E