• 제목/요약/키워드: 오즈

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Collapsibility Criteria using Raindrop Plots

  • 홍종선;김범준
    • 한국통계학회:학술대회논문집
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    • 한국통계학회 2004년도 학술발표논문집
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    • pp.175-178
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    • 2004
  • 범주형 자료분석에서 차원축소(collapsibility)는 오즈비로 설명되었다. 실제의 $2\times2\timesK$ 분할표 자료를 이 이론에 적용시켰을 때 오즈비의 값으로 차원축소가 가능한지의 여부를 판단하기는 어렵다. 오즈비를 시각적으로 표현하는 방법 중에서 Doi, Nakamura와 Yamamoto(2001)가 제안한 Contour plot을 통해서 분할표 자료를 설명하는 것은 가능하지만 차원축소의 가능성을 결정하기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 오즈비의 신뢰구간을 시각적으로 표현할 수 있는 방법으로 Barrowman과 Myers(2003)가 제안한 Raindrop plot을 이용하여 $P_{\lambda,;,T}^M-policy$ 분할표 자료를 설명할 수 있으며 동시에 차원축소의 가능성을 판단할 수 있는 방법을 제안하고자 한다.

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두 분류 분포를 위한 오즈 곡선 (Odds curve for two classification distributions)

  • 홍종선;오세현;오태규
    • 응용통계연구
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    • 제34권2호
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    • pp.225-238
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    • 2021
  • 이진분류모형의 성능을 탐색하는 시각적인 대표적인 방법인 ROC 곡선과 TOC 곡선 그리고 TROC 곡선은 혼동행렬을 구성하는 TP, TN, FP, FN 그리고 이들의 비율인 TPR, TNR, FPR, FNR으로 구현된다. 본 연구에서는 두 종류의 비율비인 오즈를 고려하여 단위면적인 정사각형에서의 구현하는 오즈 곡선을 제안하고, ROC 곡선과의 관계를 보인다. 오즈 곡선에서 판별력을 측정하는 두 종류의 측도를 제안하고, 오즈 곡선들의 형태를 바탕으로 두 종류의 측도를 이용하여 두 분류 분포의 판단 기준을 설정한다. 본 연구에서 제안한 오즈 곡선은 다른 시각적인 방법 등과 같이 유용하게 사용할 수 있으며, 오즈 곡선의 판별력을 측정하는 두 종류의 측도들은 분류 성능을 판단하는 대안적인 방법으로 같이 이용할 수 있다.

순서형 로지스틱 회귀분석을 이용한 어린이 사고심각도 분석 연구 (The Study on the Severity of Children Traffic Accident using Ordinal Logistic Regression Analysis)

  • 윤병조;고은혁;양승룡
    • 한국재난정보학회:학술대회논문집
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    • 한국재난정보학회 2016년 정기학술대회
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    • pp.259-260
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    • 2016
  • 어린이의 경우 다른 연령층에 비해 신체적, 정신적으로 완성되지 못하여 교통사고의 가능성이 높으며, 특히 전국의 어린이 교통사고는 점진적으로 감소 추세이나 인천의 어린이 교통사고는 감소하다가 다시 증가 추세에 들어선 실정이다. 따라서 본 연구의 목적은 어린이 교통사고 심각도에 영향을 미치는 주요 요인들을 발견하고 제시하고자 하였다. 순서형 로지스틱 회귀분석을 활용하여 순서척도인 반응변수에 대한 설명변수의 오즈(Odds)를 확인하고자 하였으며 안전운전불이행, 차대사람(횡단중), 차대차(측면직각충돌)사고가 유의한 결과로 나타났다. 안전운전불이행으로 인한 사망사고와 기타사고의 오즈차이는 1.35배, 측면직각충돌로 인한 사망사고와 기타사고의 오즈차이는 1.76배 증가하는 것으로 나타났고, 횡단중인 경우에는 오히려 사망 위험도의 오즈값이 0.58배로 감소하는 것으로 나타났다.

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RAINDROP PLOT을 이용한 차원축소 (Collapsibility Using Raindrop Plot)

  • 홍종선;김범준;박지용
    • 응용통계연구
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    • 제18권2호
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    • pp.471-485
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    • 2005
  • 범주형 자료분석에서 차원축소(collapsibility)는 오즈비로 설명되었다. 실제의 $2{\times}2{\times}K$ 분할표 자료를 이 이론에 적응시켰을 때 오즈비의 값으로 차원축소가 가능한지의 여부를 판단하기는 어렵다. 오즈비를 시각적으로 표현하는 방법 중에서 Doi, Nakamura와 Yamamoto(2001)가 제안한 Contour plot을 통해서 분할표 자료를 설명하는 것은 가능하지만 차원축소의 가능성을 결정하기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 오즈비의 신뢰구간을 시각적으로 표현할 수 있는 방법으로 Barrowman과 Myers(2003)가 제안한 Raindrop plot을 이용하여 $2{\times}2{\times}K$ 분할표 자료를 설명할 수 있으며 동시에 차원축소의 가능성을 판단할 수 있는 방법을 제안하고자 한다.

베이지안 네트워크를 활용한 정신장애 질병 섬망의 주요 위험인자와 오즈비 (Odds ratio of major risk factors associated with delirium by Bayesian network)

  • 이제영;최영진
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제22권2호
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    • pp.217-225
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    • 2011
  • 정신장애 질병과 관련된 위험인자를 찾는 것은 매우 중요한 일이다. 또한 질병과 관련된 위험인자들의 연관성을 나타내는 위험비는 의학에서 주된 관심이 된다. 따라서 우리는 정신장애 질병과 위험인자 간의 연관성을 살펴보기 위해 오즈비를 활용한다. 본 논문에서는 베이지안 네트워크를 정신장애질병인 섬망자료에 적용하여 선별된 주요 위험인자들의 오즈비를 찾았다. 특히 선별된 주요 위험인자들이 단일로 존재할 때의 오즈비와 위험인자가 복합적으로 존재할 때의 오즈비를 통하여 섬망에 가장 위험한 영향을 미치는 위험인자를 규명하였다.

오즈 곡선과 최적분류점 (Odds curve and optimal threshold)

  • 홍종선;오태규;오세현
    • 응용통계연구
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    • 제34권5호
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    • pp.807-822
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    • 2021
  • 오즈 곡선으로 설명이 가능한 정확도 측도들을 살펴보고, 오즈 곡선의 성질을 바탕으로 대안적인 최대 사각형 정확도 측도를 제안한다. 다양한 확률분포함수와 실증예제를 고려하여 정확도 측도들에 대응하는 분류점을 구하고, 분류점을 측정하는 통계량들을 비교하면서 특징을 토론한다. 그러므로 ROC 곡선 등과 유사하게 오즈 곡선으로부터도 최적분류점들을 발견하고 설명할 수 있으며, 최대사각형 측도는 이진 분류모형의 성능을 향상시킬 수 있는 정확도 측도로 활용할 수 있다.

국민연금 임의가입 해약행동에 영향을 미치는 계약자 및 계약특성에 관한 실증 연구 (An Empirical Study on the Characteristics of Policyholder and Contract Affecting a Lapse of Voluntarily Insured Person in National Pension)

  • 오창수;송경호
    • 디지털융복합연구
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    • 제14권12호
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    • pp.13-25
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    • 2016
  • 본 연구는 2012년부터 2014년까지 국민연금 임의가입자의 계약자 및 계약특성이 해약 행동에 미치는 효과를 로지스틱 회귀모형을 사용하여 분석하였다. 첫째, 남성이 여성보다 탈퇴 오즈가 낮으며 신규가입자 집단에서는 더 큰 차이를 보인다. 둘째, 연령이 증가함에 따라 탈퇴 오즈는 증가하다가 감소하는 특징을 보인다. 셋째, 예상 수익비의 증가는 탈퇴 행동을 억제하는 것으로 나타났다. 넷째, 2013년 국민연금과 기초연금 간 연계 안 발표 결과 전년도에 비해 탈퇴 오즈가 증가하였고 신규가입자 집단에서는 그 크기가 더 크게 나타났다. 다섯째, 17개 광역시 도를 기준으로 광역시 단위에 거주하는, 도시지역 가입자의 탈퇴 오즈가 낮은 것으로 나타났다. 한편, 가입기간과 기준소득 월액과 같은 계약특성의 경우, 탈퇴 오즈에 미치는 영향은 유의미하지만 크기는 작게 나타났다. 본 연구는 향후 임의가입자 유형별 관리방안에 대한 아이디어를 제시하고 특히 예상 수익비의 변화가 해약률에 미치는 영향을 예측할 수 있음을 보였다.

효소정련의 최적조건 (Optimal Conditions for Bio-scouring)

  • 김주혜;김수연;최은경;남창우
    • 한국섬유공학회:학술대회논문집
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    • 한국섬유공학회 2003년도 봄 학술발표회 논문집
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    • pp.427-428
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    • 2003
  • 정련은 면에 있는 지방을 제거하는 과정으로 면섬유의 흡수성을 증가시키는데 그 처리 목적이 있는데, 현재 산업체에서는 그 뛰어난 효과 때문에 알칼리를 이용하여 고온에서 면섬유를 처리하고 있는 실정이다. 강한 알칼리 용액은 면섬유의 일차세포막을 공격하여 비셀룰로오즈 성분을 제거하게 되는데 이때 옥시셀룰로오즈의 형성에 의해 면섬유를 손상시키게 된다. 환경적인 측면에서도 알칼리 정련은 높은 BOD, COD, TDS을 유발하는 문제점을 갖고있다. (중략)

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한우 거세우 고기 관능평가 데이터의 로지스틱 회귀분석 (Logistic Regressions with Sensory Evaluation Data about Hanwoo Steer Beef)

  • 이혜정;김재희
    • 응용통계연구
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    • 제23권5호
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    • pp.857-870
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    • 2010
  • 국립축산과학원에서는 2006년 부터 2008년 까지 전국 소비자들을 대상으로 한우 거세우 표본 시료에 대한 관능 평가 조사를 실시하여 데이터를 수집하였으며 본 연구에서는 한우 관능 평가 데이터에 대해 사회 인구학적 요인과 한국 소비자들의 맛 평가에 대한 연관성을 탐구하고자 한다. 소비자 거주지역, 연령, 성별, 직업, 월수입과 쇠고기 부위를 설명변수로 맛등급 평가를 반응변수로 이항 다중 로지스틱 모형과 다항 다중 로지스틱 모형을 적합하고 회귀계수별 유의성 검정과 적합도 검정을 실시한다. 단계별 변수 선택으로 최종 모형을 선택하고 반응변수 범주에 대한 오즈비를 계산하여 맛등급과 설명변수들 간의 관련성을 파악한다. 또한 맛과 관련 있는 연속형 변수를 설명변수로 포함한 경우에 대해서도 이항 다중 로지스틱 모형과 다항 다중 로지스틱 모형을 적합하고 비교한다. 그 결과 거주 지역, 연령, 월수입과 쇠고기 부위 변수들이 선택되었으며 영남지역에서 맛에 대한 오즈가 큰 편이며 수입이 많고 연령이 높을수록 맛에 대한 오즈가 작은 편이었다. 요리법으로는 탕에 대한 구이의 오즈비가 큰 편이며 쇠고기 부위별로는 우둔에 비해서 등심이 다른 부위들 보다 맛에 대한 차이가 크다고 볼 수 있다. 연속형 변수로는 연도가 맛등급에 큰 영향을 미치는 변수로 나타났다.

치간칫솔 사용에 따른 치면세균막 제거효과에 대한 비례오즈모형(proportional odds models) 적용 (Application of Proportional Odds Models to the Effects of Removing Dental Plaque in Use of Proxabrush)

  • 김진수;김지연;전홍석
    • 치위생과학회지
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    • 제8권3호
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    • pp.169-173
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    • 2008
  • 본 연구는 2007년 3월10일부터 2007년 6월3일까지 충남 당진에 위치한 S대학 치위생과 3학년들의 치면세마 실습환자 248명을 대상으로 치간칫솔 사용에 따른 치면세균막 제거효과를 비례오즈모형(proportional odds models)을 사용하여 분석한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 비례오즈모형의 적합도는 자유도가 3인 1.2552이고 p값이 .7398로 비례오즈모형이 적절함을 의미하고 치면세균막 제거효과와 치간칫솔 사용의 독립성문제는 $H_0:{\beta}=0$에 대한 검정으로 검정통계량은 자유도가 1인 15.5496이고 p 값은 <.0001 이다. 이는 치면세균막 제거 효과와 치간칫솔의 사용은 매우 연관성이 높음을 의미한다. 2. 모형의$\beta$에 대한 ML추정치는 $\hat{\beta}=1.2493$(ASE = 0.3207)임을 알 수 있고 반응이 매우 불량이다 보다는 매우 양호하다 에 속할(이를 라 표현할 수 있다) 경향은 치간칫솔을 사용하지 않는다. 라는 반응에 비해 치간칫솔을 사 용한다. 라는 경향이 추정오즈비 exp(1.2493) = 3.49배 높다. 3. 비례오즈모형의 추정반응은 치간칫솔을 사용한다. 라는 반응이 매우양호와 양호한 치면세균막 제거효과에 속할 추정(누적)확률은 0.38(0.50)이다.

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