It is common to encounter count data with excess zeros in various research fields such as the social sciences, natural sciences, medical science or engineering. Such count data have been explained mainly by zero-inflated Poisson model and extended models. Zero-inflated count data are also often correlated or clustered, in which random effects should be taken into account in the model. Frequentist approaches have been commonly used to fit such data. However, a Bayesian approach has advantages of prior information, avoidance of asymptotic approximations and practical estimation of the functions of parameters. We consider a Bayesian zero-inflated Poisson regression model with random effects for correlated zero-inflated count data. We conducted simulation studies to check the performance of the proposed model. We also applied the proposed model to smoking behavior data from the Regional Health Survey (2015) of the Korea Centers for disease control and prevention.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
/
2020.07a
/
pp.323-324
/
2020
논문에서는 3D 체적형 모델을 이용하여 홀로그램에 랜덤 위상 효과를 주는 방법을 제안한다. CGH(Computer Generated Hologram)에서 랜덤 위상의 추가는 실제 촬영하여 획득한 홀로그램에서 물체 표면의 난반사에 대한 영향을 고려한 것이다. 이 랜덤 위상은 생성한 홀로그램의 광 시야각 확장 효과가 있다. 하지만 이것은 랜덤으로 발생하기 때문에 홀로그램 시퀀스를 생성할 때 같은 객체 표면에 대해서 고정된 효과를 줄 수 없다. 본 논문에서는 CGH를 진행할 때 물체의 고유한 랜덤 위상 추가를 위해 3D 체적형 모델을 사용하는 방법을 제안한다.
Linear mixed models are commonly used in the clinical pharmaceutical studies to analyze repeated measures such as the crossover study data of bioequivalence studies. In these models, random effects describe the correlation between repeated outcomes and variance-covariance matrix explain within-subject variabilities. Bioequivalence analysis verifies whether a 90% confidence interval for geometric mean ratio of Cmax and AUC between reference drug and test drug is included in the bioequivalence margin [0.8, 1.25] performed using linear mixed models with period, sequence and treatment effects as fixed and sequence nested subject effects as random. A Levofloxacin study is referred to for an example of real data analysis.
Random PWM 방식은 기본파의 배수 고조파에 밀집된 성분을 광대역화할 수 있기 때문에 특정 주파수의 노이즈 감소 및 소음 저감 등에 효과가 있는 인버터 스위칭 방식이다. Random PWM을 구현하는 방법은 랜덤 변수를 생성하고 이를 이용하여 스위칭 주파수를 가변하거나, 인가되는 벡터의 위치를 변화시키는 등의 다양한 방법이 있다. 본 연구에서는 Random PWM 구현 방식, 랜덤 변수의 변동 주기, 랜덤 변수가 적용되는 크기 등의 차이에 따라 주파수 광대역화에 미치는 효과를 분석하였다. 이 결과로부터 구현을 위해 요구되는 조건에 따른 Random PWM의 효과를 비교할 수 있으며, 투입 비용 및 시스템 제한 조건 대비 최적의 Random PWM 방식을 선정할 수 있는 기준으로 활용될 수 있다.
Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
/
2003.10a
/
pp.111-115
/
2003
소지역 모형들은 고정된(fixed)효과와 랜덤 효과를 포함하는 일반적 선형 혼한 모형의 특별한 경우로 간주될 수 있다. 소지역 평균이나 종계는 고정된 효과와 랜덤 효과의 일치 결합으로 표현될 수 있다. 블록 대각 공분산 구조를 갖는 선형 혼합모형(mixed model) 아래서 EBLUP은 실재문제에 있어서 많이 소지역 모형에 응용된다. 설계 가중값(design weight) 들에 의존하고 설계-일치(design consistency) 성질을 만족하는 Pseudo-EBLUP 추정량들은 소지역추정에서 합해지면 (aggregated) 사후-수정(post-adjustment)없이 벤치마킹 성질을 만족한다.
랜덤 신호의 앙상블 통계 처리 방법은 학교 실험실에서나 연구소 실험실 및 산업계 현장의 계측 시스템에 있어서 그 적용 가능성이 매우 커 이에 대한 파급성이 매우 증가할 것으로 생각된다. 특히 본 방법은 값싼 계측 기자재 등으로 구성하여 보다 정확한 자료를 추출함에 있어 최대의 효과를 내고자 한 점이 가장 크게 평가될 수 있을 것으로 사료된다. 한편 열. 유체 유동중 난류 계측에 본 방법을 적용하였을 경우 얻을 수 있는 결과들은 무엇보다도, 열선풍속계, A/D변환기, 컴퓨터 등으로 온라인이 가능하여 유동장내 임의 한 위치에서 분석에 필요한 많은 데이터들은 랜덤신호의 동시 계측 및 연산을 통해 쉽게 얻을 수 있으므로, 한 점을 통과하는 난류 랜덤 신 호로부터 통계학적인 난류 유동 특성의 거동을 보다 쉽게 분석할 수 있다는 점이다. 또한 본 방법을 이용하면, 압력 변환기 및 열전대에서 발생되는 랜덤 신호로부터 열. 유체 유동 등을 통 계학적으로 보다 광범위하게 분석할 수 있게 된다. 끝으로 본 연구에서 언급한 랜덤 신호의 앙 상블 개념의 통계 처리 방법은 현재 널리 보급된 소형 컴퓨터 IBM-ST/AT급에서도 쉽게 적용이 가능하기 때문에 많은 이용이 될 것으로 기대되는 바이다.
본 논문에서는 준랜덤 자속을 사용하는 무선 전력전송 시스템에서 pickup을 위한 공진 회로에 대하여 논한다. 준랜덤 자속은 서로 직교하고 있는 3 개의 코일에 주파수가 다른 3개의 전류를 흘려 얻을 수 있다. 따라서 pickup도 3개의 주파수에 대하여 임피던스가 최저값을 가져야 효과적으로 전력을 끌어낼 수 있다. 즉, 3개의 주파수에 대하여 공진이 발생할 필요가 있다. 본논문에서는 3개의 주파수에서 공진이 일어나는 회로를 제안하고 그 특성에 대하여 논하였다.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
/
v.9
no.6
/
pp.650-656
/
1999
In this paper, we study on the convergence of the evolution strategies by introducing the Lamarckian
evolution and the Baldwin effect, and propose a random local searching and a reinforcement local searching
methods. In the random local searching method some neighbors generated randomly from each individual are
med without any other information, but in the reinforcement local searching method the previous results of
the local search are reflected on the current local search. From the viewpoint of the purpose of the local search
it is suitable that we try all the neighbors of the best individual and then search the neighbors of the best one
of them repeatedly. Since the reinforcement local searching method based on the Lamarckian evolution and
Baldwin effect does not search neighbors randomly, but searches the neighbors in the direction of the better
fitness, it has advantages of fast convergence and an improvement on the global searching capability. In other
words the performance of the evolution strategies is improved by introducing the learning, reinforcement local
search, into the evolution. We study on the learning effect on evolution strategies by applying the proposed
method to various function optimization problems.
Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
/
2005.05a
/
pp.1-6
/
2005
SAS의 PROC MIXED는 ANOVA 추정량보다 더 다양한 잔차최대우도추정법 또는 최대우도추정법으로 모수들을 추론할 수 있다. 혼합모형에 속하는 불균형중첩오차구조를 갖는 선형회귀모형에서 랜덤효과에 해당되는 그룹간의 분산과 고정효과에 해당되는 회귀계수들에 대한 신뢰구간을 구하기 위하여 대표본인 경우와 소표본인 경우에 대하여 PROC MIXED를 사용한다. 시뮬레이션을 실행한 결과, 대표본인 경우에는 모수들의 신뢰구간을 구하기 위하여 PROC MIXED를 활용할 수 있지만, 소표본인 경우에는 PROC MIXED를 사용할 경우, 그룹간 분산과 회귀계수 가운데 하나인 절편항에 대한 신뢰구간은 시뮬레이터된 신뢰계수가 명시한 신뢰계수를 지키지 못하는 것을 보인다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
/
v.7
no.2
/
pp.247-256
/
1996
In this paper, we applied bayesian hierarchical model to analyze the field mice example introduced by Demster et al.(1981). For this example, we use Gibbs sampler method to provide the posterior mean and compared it with LSE(Least Square Estimator) and MLR(Maximum Likelihood estimator with Random effect) via the EM algorithm.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.