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A Study on Spatial and Temporal Distribution of a Pest via Generalized Linear Mixed Models

일반화선형혼합모형을 통한 해충밀도의 시공간분포 연구

  • 박흥선 (한국외국어대학교 통계학과) ;
  • 조기종 (고려대학교 환경생태공학부)
  • Published : 2004.07.01

Abstract

It is an important research area in Integrated Pest Management System to estimate the pest density within plants, because the artificial controls such as spraying pesticides or biological enemies depend on the information of pest density. This paper studies the population density distribution of two-spotted spider mite in glasshouse roses. As the data were collected repeatedly on the same subject, Subject-Specific and Population Averaged approaches are used and compared.

농작물에 기주하는 해충의 밀도추정은 해충종합적 관리(Integrated Pest Management: IPM)의 중요한 연구분야이다. 이는 농약을 살포한다든지 천적을 방사하는 것과 같은 인위적인 방제관리의 성패여부가 해충밀도에 대한 정보에 의존하기 때문이다. 본 연구는 온실장미에서 서식하는 점박이응애의 밀도분포를 일반화 선형혼합모형을 통하여 분석하고 있다. 자료습득이 식물체의 일정 부위에서 반복적으로 이루어 졌기 때문에 경시적 자료분석의 개체특정(Subject-Specific: SS)방법과 모집단평균(Population-Averaged: PA)방법을 모두 사용한 후에,그 결과를 비교, 검토 하였다.

Keywords

References

  1. Journal of the American Statistical Association v.88 Approximate inference in generalized linear mixed models Breslow, N.E;Clayton, D.G. https://doi.org/10.2307/2290687
  2. Biometrika v.73 Longitudinal data analysis using generalized linear models Liang, K.Y.;Zeger, S.L. https://doi.org/10.1093/biomet/73.1.13
  3. Generalized Linear Models (2nd ed.) McCullagh, P.;Nelder, J.A.
  4. SAS technical report P-229 SAS/STAT software, proc mixed procedure SAS Institute Inc.
  5. Generalized, Linear, and Mixed Models McCullagh, P.;Searle, S.
  6. Journal of Statistical Computation and Simulation v.48 Generalized linear mixed models: a pseudolikelihood approach Wolfinger, R.;O'connell, M. https://doi.org/10.1080/00949659308811554
  7. Biometrics v.44 Models for longitudinal data: a generalized estimating equation approach Zeger, S.L.;Liang, K.Y.;Albert, P. https://doi.org/10.2307/2531734