This tutorial presents an approach to perform the covariance based structural equation modeling using the R. For this purpose, the tutorial defines the criteria for the covariance based structural equation modeling by reviewing previous studies, and shows how to analyze the research model with an example using the "lavaan" which is the R package supporting the covariance based structural equation modeling. In this tutorial, a covariance-based structural equation modeling technique using the R and the R scripts targeting the example model were proposed as the results. This tutorial will be useful to start the study of the covariance based structural equation modeling for the researchers who first encounter the covariance based structural equation modeling and will provide the knowledge base for in-depth analysis through the covariance based structural equation modeling technique using R which is the integrated statistical software operating environment for the researchers familiar with the covariance based structural equation modeling.
SMI 방법은 수치적인 불안정성과 아울러 많은 계산량을 갖는다. 본 논문에서는 역 공분산 행렬의 Cholesky 분할을 이용하여 SMI 방법보다 효율적인 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 적응 빔 형상과 검출이 하나의 구조로 실현되며 이에 피룡한 역 공분산 행렬의 Cholesky factor는 secondary 입력으로부터 GS 프로세서를 이용하여 추정한다. 제안한 구조의 중요한 특징은 공분산 행렬과 Cholesky factor를 직접 구할 필요가 없다는 점이며, 또한 GS 프로세서의 장점을 이용한 systolic 구조를 사용함으로써 효율적인 계산을 수행할 수 있다. 모의 실험을 통하여 제안한 방법의 성능과 SMI 방법의 성능을 서로 비교하였다. 또한 nonhomogeneous 환경에서 동작하기 위한 방법이 제시되었으며, 아울러 계산량이 많은 GS 구조의 단점을 극복하기 위해 lattice-GS 구조를 이용하는 방법을 제안하였다.
In longitudinal data analysis, the serial correlation of repeated outcomes must be taken into account using covariance matrix. Modeling of the covariance matrix is important to estimate the effect of covariates properly. However, It is challenging because there are many parameters in the matrix and the estimated covariance matrix should be positive definite. To overcome the restrictions, several Cholesky decomposition approaches for the covariance matrix were proposed: modified autoregressive (AR), moving average (MA), ARMA Cholesky decompositions. In this paper we review them and compare the performance of the approaches using simulation studies.
Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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2005.11a
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pp.147-152
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2005
본 논문에서는 k개의 포아송 확률변수가 서로 종속 되어 있는 다변량 포아송 분포를 따를 때, 주어진 분산-공분산 행렬 구조를 유지하는 다변량 포아송 확률난수 생성방법에 대해 다루었다. 특히, 확률난수를 생성하기 위해 선형방정식을 푸는 두 가지 수치해석 알고리즘을 제안하였으며, Park 등 (1996)의 다변량 베르누이 확률난수 생성에 활용된 알고리즘과의 연관성을 다루었다.
This paper discusses the covariance structures of data collected from an experiment with a nested design structure, where a smaller experimental unit is nested within a larger one. Due to the nonrandomization of repeated measures factors to the nested experimental units, compound symmetry covariance structure is assumed for the analysis of data. Treatments are given as the combinations of the levels of random factors and fixed factors. So, a mixed-effects model is suggested under compound symmetry structure. An example is presented to illustrate the nesting in the experimental units and to show how to get the parameter estimates in the fitted model.
This article is to examine the influence of occupational stress, socio-psychological factors and quality of sleep on fatigue symptoms from firefighters in fire service. The correlation coefficients were obtained by a tool of Pearson analysis, and covariance structure analysis was performed on the factors affecting the level of fatigue symptoms. This result suggests that the level of firefighters' fatigue symptoms in fire service. has a causal effect with occupational stress, socio-psychological factors and quality of sleep. Therefore, it is necessary to improve the work environment and to increase organizational support to deal with firefighters' fatigue in fire service.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.65-65
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2022
울창한 숲에도 어느 정도 햇빛은 들 듯이, 태양복사에너지는 식생의 잎과 흙에 모두 미치며, 그로 인해 증산과 증발이 각각 발생한다. 이러한 사실을 반영하는 것은 현존하는 증발산 산정 방법을 개선하여 더 나은 증발산 추정치를 구하는 데에 도움이 될 것이다. 이 연구에서는 증발 표면을 수직적으로 흙층(soil layer)과 잎층(canopy layer)으로 나눠진 다층 구조로 바라보고, 각 층에서 증발산을 계산하는 방법을 도입했다. 증발 표면을 수직 상에서 구분했기에 각 층의 환경 조건은 그 층을 대표하는 높이에서 관측된 기상자료를 활용할 수 있다. 또한, 식생 활기에 따른 각 층의 복사에너지 유입량과 기공의 여닫힘에 따른 Bowen 비를 통해 식생이 증발산에 미치는 영향을 반영하는 것이 가능하다. 본 연구에서는 Fluxnet에서 제공하는 공분산 방법(eddy covariance method)으로 측정한 자료를 참고하여 다층 구조가 실제 증발산 산정에 타당한가를 논했다. 시스템 내 변화는 주어진 조건에서 엔트로피가 최대로 생성되는 방향으로 발생한다는 Maximum Entropy Production (MEP) 이론을 기반으로 만들어진 증발산 산정법을 통해 각 층의 증발산을 계산했으며, 관측 증발산을 토대로 잎층과 흙층에 유입된 복사에너지의 크기를 비교했다. 결과적으로 잎층에 계산된 복사에너지 흡수능이 낙엽수림의 변화 주기를 잘 반영하는 것을 확인했으며 다층 구조를 도입하는 것이 증발산 산정 향상과 수문-식생 관계를 고려한 증발산 분석에 적절한 접근법임을 보였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.21
no.1
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pp.1-9
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2010
This paper suggests a mixed-effects model for analyzing split-plot data when there is a repeated measures factor that affects on the response variable. Covariance structures are discussed among the observations because of the assumption of a repeated measures factor as one of explanatory variables. As a plausible covariance structure, compound symmetric covariance structure is assumed for analyzing data. The restricted maximum likelihood (REML)method is used for estimating fixed effects in the model.
본 논문은 이자율의 기간 구조가 차익 거래의 기회가 없도록 움직일 때 새로운 평균만기 측 정치인 AR 평균만기(arbitrage-free duration)을 도출하고 선물가격과 선도가격과의 관계를 분석한다. 지금까지 평균만기에 관한 많은 연구들은 수익률 곡선이 특정한 형태로 이동한다는 가정 하에서 평균만기를 유도하고 이에 근거하여 채권가격의 변동치를 측정하고 있다. 본 논문에서는 기존의 평균만기의 가정을 완화한 AR 평균만기를 도출하였다. 여기서 제시하는 AR 평균만기는 기존의 Macaulay 평균만기를 포함하는 일반화한 측정치라고 할 수 있다. 아울러 본 논문에서는 선물가격과 선도가격사이에 존재하는 이론적 관계를 규명하고자 하였다. 선물가격은 선도가격에 비해 할인된 가격이라는 것을 보이고 이자율 변동위험이 선물가격의 할인정도에 미치는 영향을 모형화 하였다. 최근 들어 선물을 이용한 채권 면역화에 대한 실증연구에 관심이 지속적으로 증가하고 있다. 전통적 실증연구 방법론에서는 먼저, 선물가격과 기초채권 가격사이에 존재하는 분산-공분산 행렬을 추정한다. 그런 후 추정된 분산-공분산 행렬을 바탕으로 이자율 위험 헤징 전략을 수립한 후 이 전략에 대한 실증 분석을 수행하였다. 그러나, 전통적 접근법의 가장 큰 문제는 비안정적(non-stationary)인 분산-공분산 행렬을 적절히 고려할 수 없었다는 점이다. 따라서, 본 연구의 결과를 기반으로 하면 최적의 헷징 전략을 수립하기 위한 이론적 기틀을 수립할 수 있을 것이다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.21
no.6
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pp.1263-1270
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2010
Sixty patients were divided into three groups. Each group of twenty persons had fed on different diet foods over 5 weeks. Cholesterol had been measured repeatedly five times at an interval of a week during 5 weeks. It resulted from mixed model analysis of repeated measurements data that homogeneous toeplitz covariance matrix pattern was selected as the optimal covariance pattern. The correlations between measurements of different times for the covariance matrix are somewhat highly correlated as 0.64-0.78. Based upon the homogeneous toeplitz covariance pattern model, the time effect was found to be highly significant, but the treatment effect and treatment-time interaction effect were found to be insignificant.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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