• 제목/요약/키워드: 프로빗 연결함수

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베이지안 순서형 프로빗 준모수 회귀 모형 : 국민건강영양조사 2016 자료를 통한 흡연양태와 커피섭취 간의 관계 분석 (Bayesian ordinal probit semiparametric regression models: KNHANES 2016 data analysis of the relationship between smoking behavior and coffee intake)

  • 이다솜;이은지;조성일;최태련
    • 응용통계연구
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    • 제33권1호
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    • pp.25-46
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    • 2020
  • 본 논문에서는 Bayesian spectral analysis regression (BSAR) 방법론을 이용한 베이지안 순서형 프로빗 준모수 회귀모형에 대해서 고찰한다. 순서형 프로빗 회귀모형은 순서가 있는 범주형 자료를 모형화하는 방법으로, 정규 분포의 분포함수의 역함수인 프로빗 연결함수를 이용해 각 범주의 확률과 설명변수을 연결함으로써 반응변수의 확률을 모형화한다. 베이지안 프로빗 회귀 모형은 정규 분포를 따르는 잠재변수를 도입함으로써 사후 분포 도출을 용이하게 하고, 절단점에 따라 나뉘어지는 잠재변수들의 값에 따라서 반응 변수들이 범주화된다. 본 논문에서는 이러한 잠재 변수 방법을 확장해 BSAR 방법론에 기반하여 단조증가/감소와 같은 형태제약을 반영할 수 있는 베이지안 이항형 및 순서형 프로빗 준모수 회귀모형에 대해 연구한다. 모의실험을 통하여 이항형 프로빗 준모수 회귀모형과 기존의 다른 모형들 간의 적합결과를 비교하고, 형태 제약에 따른 순서형 프로빗 준모수 회귀모형의 적합결과를 비교 분석하도록 한다. 아울러, 국민건강영양조사 제 7기 1차년도 (2016) 자료(Korean National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES), 2016)를 바탕으로, 본 논문에서 고찰한 이항형 및 순서형 프로빗 준모수 회귀모형을 적용하여, 흡연양태와 커피섭취 간의 관계에 대한 실증적 분석을 수행한다.

메타분석에서 그룹화 임의효과 모형의 베이지안 해석

  • 정윤식;정호진
    • 응용통계연구
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    • 제13권1호
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    • pp.81-96
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    • 2000
  • 본 논문은 의학분야에서 주로 사용되는 메타분석 중 그룹화 임의효과 모형(grouped random effects model)을 프라빗 연결함수(probit link function)를 이용하여 베이즈적 관점에서 연구하였다. 이때 프라빗 함수를 강요하기 위해 잠재변수를 정의하였고, 사전 분포를 달리한 세가지 모형을 고려하였다. 주어진 세가지 모형들에게서 적합한 모형 선택을 위하여 베이즈 인자(Bayes factor, BF)와 유사베이즈 인자(pseudo-Bayes factor, PsBF)를 이용하였다. 깁스샘플러와 메트로폴리스 알고리즘을 이용하여 베이지안 계산상의 어려움을 해결하였다. 예로써, 새로운 간질약에 대한 효과를 조사하기 위하여 앞에서 제시된 방법으로 해석하였다.

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기운 일반화 t 분포를 이용한 이진 데이터 회귀 분석 (Binary regression model using skewed generalized t distributions)

  • 김미정
    • 응용통계연구
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    • 제30권5호
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    • pp.775-791
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    • 2017
  • 이진 데이터는 일상 생활에서 자주 접할 수 있는 데이터이다. 이진 데이터를 회귀 분석하는 방법으로 로지스틱(Logistic), 프로빗(Probit), Cauchit, Complementary log-log 모형이 주로 쓰이는데, 이 방법 이외에도 Liu(2004)가 제시한 t 분포를 이용한 로빗(Robit) 모형, Kim 등 (2008)에서 제시한 일반화 t-link 모형을 이용한 방법 등이 있다. 유연한 분포를 이용하면 유연한 회귀 모형이 가능해지는 점에 착안하여, 이 논문에서는 Theodossiou(1998)에서 제시된 기운 일반화 t 분포 (Skewed Generalized t Distribution)의 이용하여 우도 함수를 최대로 하는 이진 데이터 회귀 모형을 소개한다. 기운 일반화 t 분포를 R glm 함수, R sgt 패키지를 연결하여 이 논문에서 제시한 방법을 R로 분석할 수 있는 방법을 소개하고, 피마 인디언(Pima Indian) 데이터를 분석한다.

경로인지비용을 반영한 사용자최적통행배정모형 (A User Optimer Traffic Assignment Model Reflecting Route Perceived Cost)

  • 이미영;백남철;문병섭;강원의
    • 대한교통학회지
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    • 제23권2호
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    • pp.117-130
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    • 2005
  • 사용자최적통행배정모형과 확률적 사용자최적통행배정모형에서 통행배정의 기준이 되는 경로의 통행시간은 일반적으로 경로를 구성하는 링크 통행시간과 교차로에서 발생하는 회전지체의 합으로 계산된다. 이러한 통행배정방식에는 운전자의 통행행태가 결정되는 주요원인이 될 수 있는 운전자의 실제적 경로인지과정 및 선택과정이 반영되지 않아 편향된 배정결과가 도출되는 가능성이 존재한다. 확률적 사용자최적통행배정모형에서 링크의 통행시간에 대한 통행분포함수로 가정하여 경로인지비용을 반영하려는 노력은 있었으나, 프로빗(Probit) 모형의 단전된 통행시간분포 함수 또는 로짓(Logit)모형의 링크통행시간의 독립성과 같은 이론적으로 불합리한 가정에 의존하여 시도되었지 경로인지비용 반영에 대한 근본적인 결실은 아니었다. 사용자최적통행배정모형에서 경로인지비용을 반영하지 못했던 가장 중요한 이유는 출발지, 도착지, 경로, 링크에 따라 각기 상이한 통행인지비용의 계산 값이 도출되기 때문이다. 따라서 최적의 경로를 선택하기 위해서는 각 기종점을 연결하는 모든 경로의 통행시간을 비교해야 하는 경로열거문제가 대두되며, 교통망의 규모가 증가됨에 따라 지수적으로 증가하는 경로의 수는 계산을 실패하게 되는 원인이 된다. 본 연구에서는 출발지와 목적지 간에 경로를 열거하지 않고 사용자 최적 통행배정모형에 경로인지비용을 반영하는 방안 을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 본 연구에서 제안하는 방안은 경로의 최소단위를 링크로 정의하고 링크표지기반 최적경로 탐색알고리즘에서 두 링크의 탐색을 진행하면서, 이미 출발지에서 탐색이 진행된 부분경로와의 비교를 통해 경로의 인지비용이 통행비용에 내재되는 방법이다. 종양(2군)으로 나누어 보면 악성 진단율은 각각 37%와 11.6%로 현저한 차이가 있었다. 이들중 조직학적 진단이 가능 하였던 9예의 경우 세포 병리 진단율은 각각 50%(1군)와 20%(2군)로 역시 현저한 차이가 있었다 임상진단이 양성 질환 이었던 예들은 전예에서 세포 병리학적으로 양성으로 진단되어 담즙 세포 병리검사의 임상진단과의 일치율은 27.6%, 특이도는 100%이었다. 이상으로 이 담즙세포 검사의 악성 진단율은 그리높지 않으나, 경피 경간 담즙 배출술로 환자의 증상을 완화 시키면서 부수적으로 진단도 얻을 수 있는 유용한 방법이라 하겠고, 그중 담도유래의 종양군에서 외인성으로 담도를 압박하게 되는 종양군에 비해 현저히 높은 진단율을 보였다.일 수 있는 계기가 되었다고 할 수 있다. did not showed any characterized sign of acute or subacute liver damage or intestine lesion. So it is supposed that there is not any tocixants originated from some molds in fermented Korean domestic Meju which is prepared traditionally in winter.의 배설량은 10배 정도 증가하게 되어 진동만의 오염부하를 가중하게 된다. 진동만은 여름철 빈산소수괴 및 적조가 빈번하게 발생하고 있으므로 미더덕 양식장을 새로이 시설할 경우 오염부하가 가중될 것으로 판단되어, 앞으로 진동만의 양식장 수용능력을 파악하여 적정량의 양식물량이 시설되어야 할 것이다.25 psu에서 가장 높게 나타났다.인