• Title/Summary/Keyword: 로지스틱 회귀

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Logistic regression analysis of newspaper readers characteristics affecting regular subscription (종이신문 열독자의 특성이 정기구독 여부에 미치는 영향에 대한 로지스틱 회귀분석)

  • Lee, Seyoung;Kim, Jaehee
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.32 no.5
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    • pp.653-669
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    • 2019
  • The development of new media has gradually decreased the use of newspapers, which had previously occupied the largest share of media. Subscriptions have declined gradually and fell to 14 percent in 2016. This study explores the effects of Newspaper reader's characteristics on regular newspaper subscriptions. The data used for analysis was provided by the Korean Press Foundation and Media Audience Awareness Survey Data in 2016 and 2017. We considered gender, age, education, income, number of days of reading, reading time and amount of reading as the characteristics of the reader. Multiple logistic regression was fitted and interpreted to see what characteristics affect regular subscription.

Exploring the Factors Affecting K-entertainment Tourism by Simultaneous Logistic Equation Modeling (외래 관광객의 공연 관람 의도의 실행에 영향을 미치는 요인 탐색 -로지스틱 회귀분석을 이용하여-)

  • Lee, Min-Jae;Kim, Jin-Young
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.15 no.11
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    • pp.550-558
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    • 2015
  • This study investigates the degree of intention-behavior gap in the entertainment tourism. Using the sample of international visitors to South Korea, we identified the inclined actor (who are interested in the entertainment performance and actually went to the entertainment performance) and inclined abstainer (who are interested in the entertainment performance but did not go to the entertainment performance). The results of logistic regression analysis show that the sample was more accurately classified when attitude and knowledge on K-entertainment were included as explanatory variables. More findings and implications are provided.

Demographic, Living, and Behavioral Differentials of the Elderly's Dementia in Gyeongsan Area in Northern Gyeongsang Province (노인들의 치매 실태와 치매노인들의 인구학적 및 생활습관적 특성- 경상북도 경산지역을 중심으로)

  • Kim, Han-Gon
    • Korea journal of population studies
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    • v.27 no.2
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    • pp.231-255
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    • 2004
  • 본 연구의 목적은 경상북도 경산지역에 거주하는 65세 이상 노인들의 치매실태를 알아보고 치매노인들의 인구학적 특성 및 생활 습관적 특성을 알아보는데 있다. 본 연구에서는 모집단의 약 6%에 해당하는 1,120 명을 표본으로 추출하여 한국형 간이정신상태 검사를 포함한 면담표를 이용하여 2003년 8월 1일부터 2003년 9월 2l일까지 수행되었다. 면담에 응하지 않거나 분석 자료로 활용할 수 없는 160 사례를 제외한 960 사례가 최종분석에 이용되었다. 본 연구에서 밝혀진 내용은 다음과 같다. 한국형 간이정신상태 검사에 따르면 응답자들의 10.6%가 치매에 이환된 것으로 나타났으며 그들 가운데 54.9%는 경증, 31.4%는 중등증, 13.7%는 중증이었다. 치매노인들의 인구학적 및 생활 습관적 특성을 알아보기 위하여 교차분석을 도입하였으며 치매에 영향을 미치는 인구학적 및 생활 습관적 특성들을 경험적으로 규명하기 위하여 로지스틱회귀분석을 사용하였다. 로지스틱회귀분석 결과 정신노동에 관련된 직업에 종사했던, 규칙적인 운동을 하는 응답자, 규칙적 식사를 하는 사람과 적당량의 음식을 섭취하는 응답자들이 치매이환의 대수승산을 감소시키는 것으로 밝혀졌으며 통계적으로 유의미한 것으로 나타났다. 반면 나이가 높을수록 노인들의 치매이환의 대수승산을 증가시키는 것으로 밝혀졌다. 끝으로 노인들의 치매이환을 감소시키기 위한 여러 가지 정책적 대안들을 논의하였다.

Development of model for prediction of land sliding at steep slopes (급경사지 붕괴 예측을 위한 모형 개발)

  • Park, Ki-Byung;Joo, Yong-Sung;Park, Dug-Keun
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • v.22 no.4
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    • pp.691-699
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    • 2011
  • Land sliding is one of well-known nature disaster. As a part of effort to reduce damage from land sliding, many researchers worked on increasing prediction ability. However, because previous studies are conducted mostly by non-statisticians, previously proposed models were hardly statistically justifiable. In this paper, we predicted the probability of land sliding using the logistic regression model. Since most explanatory variables under consideration were correlated, we proposed the final model after backward elimination process.

A Comparative Experiment of Software Defect Prediction Models using Object Oriented Metrics (객체지향 메트릭을 이용한 결함 예측 모형의 실험적 비교)

  • Kim, Yun-Kyu;Kim, Tae-Yeon;Chae, Heung-Seok
    • Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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    • v.15 no.8
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    • pp.596-600
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    • 2009
  • To support an efficient management of software verification and validation activities, many defect prediction models have been proposed based on object oriented metrics. They usually adopt logistic regression analysis, And, they state that the correctness of prediction is about 60${\sim}$70%, We performed a similar experiment with Eclipse 3.3 to check their prediction effectiveness, However, the result shows that correctness is about 40% which is much lower than the original results. We also found that univariate logistic regression analysis produces better results than multivariate logistic regression analysis.

An Analysis of Factors Affecting Fintech Payment Service Acceptance Using Logistic Regression (로지스틱 회귀분석을 이용한 핀테크 결제 서비스 수용 요인 분석)

  • Hwang, Sin-Hae;Kim, Jeoung Kun
    • Journal of the Korea Society for Simulation
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    • v.27 no.1
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    • pp.51-60
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    • 2018
  • This study aims to understand crucial factors affecting user's Fintech payment service adoption. On the basis of innovation diffusion theory and prior Fintech literature, this study classifies the influence factors of users' adoption of Fintech payment service into two dimensions - service dimension containing complexity, perceived benefit, trust in service provider and user dimension containing personal innovativeness and security breach experience. The data analysis results using binary logistic regression shows the negative direct effects of perceived risk, complexity, security accident experience on user's service adoption are statistically significant. Personal innovativeness has a positive effect on user's Fintech payment service adoption. The moderation effect of security accident experience is also significant at p<0.05.

Box Office Hit Prediction Using Data mining and Text mining (데이터마이닝과 텍스트마이닝을 활용한 영화 흥행 예측)

  • Jo, Hyo-jung
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2021.05a
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    • pp.316-318
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    • 2021
  • 영화 수익에 있어 영화의 흥행 여부는 중요한 영향을 끼친다. 영화 흥행 요인은 영화 산업의 규모가 커지면서 많은 제작사들 및 투자자들이 고려해야 하는 사항이 되었다. 따라서 영화의 흥행을 예측하기 위한 많은 모델이 연구되었다. 본 연구의 목적은 선행연구에서 흥행에 유의미한 영향을 끼친다고 밝혀진 스크린 수, 감독명, 제작사명 등의 내재적인 속성과 더불어 온라인 구전 변수를 사용하여 영화 흥행 예측 모델을 만드는 것이다. 이때 기사 수, 블로그 수와 같이 온라인 구전의 크기를 나타내는 변수들을 사용하는 대신 개봉 후 첫 주간의 관람객 리뷰를 텍스트마이닝을 이용하여 전체 리뷰 중 긍정 리뷰의 비율에 따라 점수를 매긴 후 독립변수로 사용한다. 그 후, 데이터 마이닝 기법을 활용하여 만든 모델에 앞서 언급한 독립변수를 입력 값으로 사용하여 영화의 흥행을 예측한다. 최종적으로 의사결정트리와 로지스틱회귀를 수행한 결과 영화 흥행에 영향을 주는 독립변수를 찾고 모델의 성능을 평가하였다. 로지스틱회귀의 결과 관객 수, 평점이 영화의 흥행에 특히 유의한 영향을 끼치는 변수로 선정되었고 리뷰 역시 유의한 변수로 선정되었다. 이때 만들어진 모델은 약 90%의 높은 수준의 정확도를 보여주었다. 의사결정트리의 결과 관객 수가 가장 중요한 변수로 선정되었다.

Prediction of Snow Damage Using Machine Learning Technique (머신러닝 기법을 이용한 대설피해 예측 및 적합성 검토)

  • Lee, Hyeong Joo;Chung, Gunhui
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2020.06a
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    • pp.192-192
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    • 2020
  • 취약성 분석의 결과로 폭설에 의한 기후노출은 현재에는 강원권이 가장 취약한 것으로 나타났다. 그러나 미래에는 강원권, 충청권, 호남권을 연결하는 축으로 취약지역이 확대될 것으로 전망된다. 본 연구에서는 다양한 머신러닝 기법을 이용하여 대설피해 예측을 실시하였다. 머신러닝 기법으로는 로지스틱회귀모형, 서포트벡터 머신, 의사결정트리 모형을 적용하였다. 종속변수로 대설피해액 자료를 이용하였고, 독립변수로 기상관측자료, 사회·경제적 요소를 사용하였다. 결과적으로 기존에 사용했던 다중회귀모형과 머신러닝 기법으로 예측한 예측력을 비교 및 분석하였고, 예측력이 가장 높은 머신러닝 기법을 제시하였다. 본 연구에서 대설피해 예측을 위해 사용된 예측력이 가장 높은 기법을 활용하여 대설피해를 예측한다면, 미래에 전국적으로 확대될 대설피해에 대해 효과적으로 대비할 수 있을 것으로 기대된다.

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Introduction to variational Bayes for high-dimensional linear and logistic regression models (고차원 선형 및 로지스틱 회귀모형에 대한 변분 베이즈 방법 소개)

  • Jang, Insong;Lee, Kyoungjae
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.35 no.3
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    • pp.445-455
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    • 2022
  • In this paper, we introduce existing Bayesian methods for high-dimensional sparse regression models and compare their performance in various simulation scenarios. Especially, we focus on the variational Bayes approach proposed by Ray and Szabó (2021), which enables scalable and accurate Bayesian inference. Based on simulated data sets from sparse high-dimensional linear regression models, we compare the variational Bayes approach with other Bayesian and frequentist methods. To check the practical performance of the variational Bayes in logistic regression models, a real data analysis is conducted using leukemia data set.

Nomogram comparison conducted by logistic regression and naïve Bayesian classifier using type 2 diabetes mellitus (T2D) (제 2형 당뇨병을 이용한 로지스틱과 베이지안 노모그램 구축 및 비교)

  • Park, Jae-Cheol;Kim, Min-Ho;Lee, Jea-Young
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.31 no.5
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    • pp.573-585
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    • 2018
  • In this study, we fit the logistic regression model and naïve Bayesian classifier model using 11 risk factors to predict the incidence rate probability for type 2 diabetes mellitus. We then introduce how to construct a nomogram that can help people visually understand it. We use data from the 2013-2015 Korean National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES). We take 3 interactions in the logistic regression model to improve the quality of the analysis and facilitate the application of the left-aligned method to the Bayesian nomogram. Finally, we compare the two nomograms and examine their utility. Then we verify the nomogram using the ROC curve.