• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.33 no.2
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• pp.123-136
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• 2020

It is common to encounter correlated multiple outcomes measured on the same subject in various research fields. In developmental toxicity studies, presence of malformed pups and fetal weight are measured on the pregnant dams exposed to different levels of a toxic substance. Joint analysis of such two outcomes can result in more efficient inferences than separate models for each outcome. Most methods for joint modeling assume a normal distribution as random effects. However, in developmental toxicity studies, the response distributions may change irregularly in location and shape as the level of toxic substance changes, which may not be captured by a normal random effects model. Motivated by applications in developmental toxicity studies, we propose a Bayesian joint model for binary and continuous outcomes. In our model, we incorporate a skewed logit model for the binary outcome to allow the response distributions to have flexibly in both symmetric and asymmetric shapes on the toxic levels. We apply our proposed method to data from a developmental toxicity study of diethylhexyl phthalate.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2020.11a
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• pp.127-130
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• 2020

금융시장 환경이 점차 변화하고 있다. 흔히 지점이라 불리는 오프라인 환경에서 애플리케이션을 이용하거나 웹페이지를 이용하는 온라인 비대면 환경으로 이동함에 따라 기존의 정형 정보를 중심으로 한 소비자 행동 예측 방법보다 더 나은 방법을 모색하기 이르렀다. 이에 따라 주관적 비정형 정보의 중요하게 된 것이다. 본 연구는 비대면 대출시장에서 주관적 비정형 정보의 하나인 SNS 프로필 사진과 대출상환에 영향을 미치는 변인을 파악하는 것을 목표로 한다. SNS 프로필 사진은 자신의 감정이나 상태를 표현하는 도구로 떠오르고 있으며, 이러한 차입자의 SNS 프로필사진을 분석함으로써 정보비대칭의 최소화로, 대출심사를 위한 신용평가에 유의적 요소들을 규명하는데 목적이 있다. 본 연구에서는 대출자들이 차입자에 대한 평가의 중요 고려 요소들을 규명하고 탐색하는데 초점을 맞춰 SNS 대안 신용평가만을 심사기준으로 이용한 대출인 텐스페이스의 AI LOAN 대출자중에서 2020년 2월부터 2020년 2월까지 대출자료를 확보할 예정이다. 이러한 자료 중에서 2020년 12월 30일을 기준으로 상환기일이 도래한 대출상환 자료 중 SNS사진을 순서형 로짓회귀모형을 이용해 분석하고자 한다.