• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제22권6호
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• pp.589-598
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• 2015

In longitudinal studies missing data are common and require a complicated analysis. There are two popular modeling frameworks, pattern mixture model (PMM) and selection models (SM) to analyze the missing data. We focus on the PMM and we also propose Bayesian pattern mixture models using generalized linear mixed models (GLMMs) for longitudinal binary data. Sensitivity analysis is used under the missing not at random assumption.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2007년도 International Conference
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• pp.395-400
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• 2007

Previous studies present the mixed results on online reputation mechanism. In this study, we have found that an approach based on Bayesian statistics can explain most results of previous studies which are conflicting with each others. With this model, we explain why negative ratings have more significant marginal impacts on sellers' reputation than positive ones do. Furthermore, we even show why the feedbacks with a few negative ratings may increase the value of the item and final prices by confirming buyers' prior beliefs on the sellers' reputation much more than those without negative ratings. Also, we explain why there are not many negative ratings. Even though some studies suggest this because of generosity of users, our model shows that the reason is that the existence of FS itself prevents bad sellers from participating to the market as a signal itself. Even further, we show how this extreme tendency of positive ratings gets even stronger as markets evolve. Finally, to validate our analytical results, we examine the previous studies and see what factors effect the outcomes of their analyses.

• 응용통계연구
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• 제24권6호
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• pp.1095-1102
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• 2011

The classical two-period, two-sequence crossover design is no longer sufficient to assess various demands in a bioequivalence study. For instance, to estimate the within-subject and between-subject variances of test and reference formulations separately, it is necessary to use a replicate design in which each subject receives at least the reference formulation in two periods. Several designs were studied to satisfy the demands. It is provided a unified Bayesian approach applicable to those study designs. The benefit of the method in the bioequivalence study is discussed.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제10권1호
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• pp.119-133
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• 1999

마코브체인 몬테칼로 방법을 소프트웨어 신뢰모형에 이용하였다. 베이지안 추론에서 조건부 분포를 가지고 사후분포를 결정하는데 있어서의 계산 문제를 고찰하였다. 특히 레코드값을 통계량을 갖고서 혼합과정과 중첩과정에 대하여 깁스샘플링 알고리즘과 메트로폴리스 알고리즘을 활용하여 베이지안 계산과 모형 선택을 제시하고 모의실험자료를 이용하여 수치적 인 계산을 시행하고 그 결과를 비교하였다.

• 응용통계연구
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• 제22권6호
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• pp.1167-1176
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• 2009

항만이나 공항의 소유구조에 대한 효율성 분석은 지금까지 서로 엇갈리는 결과를 제시하고 있다. 즉, 민영화 또는 공영화로 인한 효율성 효과가 자료 또는 분석 방법에 따라서 일치된 결과를 보여주지 않고 있다. 본 논문은 국내의 항만이 포함된 국제 항만 교역데이터베이스를 기반으로 베이지안 확률적 프런티어 모형을 적용하여 항만의 소유 구조에 따른 효율성 분석을 하였다. 소유 구조는 Tongzon과 Heng (2005)의 방법을 따랐으며 제안된 몇 가지 모형과 그들의 모형을 DIC 통계량을 이용하여 비교하였다. 베이지안 추론에 필요한 MCMC 방법은 Griffin과 Steel (2007)에서 소개된 WinBUGS 프로그램을 이용하여 구현하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제22권6호
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• pp.625-637
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• 2015

We develop a Bayesian clustering procedure based on a Dirichlet process prior with cluster specific random effects. Gibbs sampling of a normal mixture of linear mixed regressions with a Dirichlet process was implemented to calculate posterior probabilities when the number of clusters was unknown. Our approach (unlike its counterparts) provides simultaneous partitioning and parameter estimation with the computation of the classification probabilities. A Monte Carlo study of curve estimation results showed that the model was useful for function estimation. We find that the proposed Dirichlet process mixture model with cluster specific random effects detects clusters sensitively by combining vague edges into different clusters. Examples are given to show how these models perform on real data.

• 응용통계연구
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• 제15권2호
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• pp.405-414
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• 2002

반복이 같은 이원배치 혼합효과 분산분석모형에서 무정보 사전분포를 이용하여 오차분산을 추정하는 문제를 생각하고자 한다. 먼저 무정보 사전분포로 제프리스사전분포, 준거 사전분포 그리고 확률일치 사전분포를 유도하고 이들 각각의 사전분포들에 대하여 주변사후분포를 제시하였다. 끝으로 실제 자료를 근거로 오차분산의 주변사후밀도함수에 대한 그래프와 오차분산에 대한 신용구간들을 구하고 이 구간들을 비교한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제38권2호
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• pp.249-259
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• 2018

우리나라의 기후 지형적 특성에 따라 연강수량의 50% 이상이 여름철에 내린다. 이러한 짧은 기간에 집중적으로 내리는 강수량 조건하에 수공구조물을 설계할 경우 대부분 극치빈도분석을 활용한다. 특히 우리나라의 경우 Gumbel 분포를 활용한 극치빈도분석을 많이 이용한다. 하지만, 최근 이상기후로 인하여 전세계적으로 강수량의 특징이 급격히 변하고 있으며, 우리나라 연강수량 특징도 바뀌고 있다. 즉, 기존의 단일 분포형으로 재현이 가능했던 수문기상 자료들이 혼합분포형의 특징을 가지게 되었으며 이러한 변화를 고려할 수 있는 극치빈도분석 개발이 요구되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 두 개 이상의 첨두를 가지는 형태의 극치강수량 자료에 대해서 기존의 단일 Gumbel 분포형 기반 극치빈도분석과 혼합 Gumbel 분포형 기반의 극치빈도분석 결과를 비교하였다. 확률분포의 매개변수 산정시 우도함수를 Bayesian 기법을 통해 산정하여 각 분포형의 Bayesian information criterion (BIC) 값을 비교하였다. 분석한 결과, 앞서 제안된 혼합 Gumbel 분포형은 하나의 첨두를 가지는 단일 Gumbel 분포형에서 반영되지 못한 꼬리(tail)부분의 이중첨두 부분의 거동을 효과적으로 모의하는 것을 확인할 수 있었다. 결과적으로 설계강수량을 추정할 때 보다 신뢰성있는 접근이 가능하였다. 이러한 점에서 우리나라 극치강우자료 분석시 기존 단일분포기반의 빈도해석기법에 대안으로 적용이 가능할 것으로 판단된다.

• Safety and Health at Work
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• 제7권4호
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• pp.322-325
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• 2016

Background: Musculoskeletal disorders (MSDs) are a common problem among carpet weavers. This study was undertaken to introduce affecting personal and occupational factors in developing the number of MSDs among carpet weavers. Methods: A cross-sectional study was performed among 862 weavers in seven towns with regard to workhouse location in urban or rural regions. Data were collected by using questionnaires that contain personal, workplace, and information tools and the modified Nordic MSDs questionnaire. Statistical analysis was performed by applying Poisson and negative binomial mixed models using a full Bayesian hierarchical approach. The deviance information criterion was used for comparison between models and model selection. Results: The majority of weavers (72%) were female and carpet weaving was the main job of 85.2% of workers. The negative binomial mixed model with lowest deviance information criterion was selected as the best model. The criteria showed the convergence of chains. Based on 95% Bayesian credible interval, the main job and weaving type variables statistically affected the number of MSDs, but variables age, sex, weaving comb, work experience, and carpet weaving looms were not significant. Conclusion: According to the results of this study, it can be concluded that occupational factors are associated with the number of MSDs developing among carpet weavers. Thus, using standard tools and decreasing hours of work per day can reduce frequency of MSDs among carpet weavers.

• 응용통계연구
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• 제28권2호
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• pp.123-136
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• 2015

관측 가능한 변수들 사이의 관계를 묘사한 갈릴레오의 물리학 법칙 발견 이후, 과학은 큰 성과를 거두며 발전해왔다. 그러나, 관측할 수 없는 변량효과를 함께 이용하여 더 많은 자연 현상을 설명할 수 있게 되었고, 이를 이용한 최초의 통계적 모형인 혼합효과모형이 소개되었다. 계산기술의 발달과 더불어 복잡한 현상에 대한 추론을 위하여 혼합효과모형은 그 중요성이 더욱 커지고 있다. 이러한 혼합효과모형은 최근 다단계 일반화 선형모형을 포함한 여러 모형으로 확장되었으며, 관측할 수 없는 변량효과를 추론하기 위한 다단계 가능도가 제시되었다. 혼합효과모형 특집호를 통해 이러한 모형들이 여러 통계학적 문제점을 해결하는 과정을 제시하고, 앞으로 어떤 확장이 추가적으로 요구되는 지에 대하여 논할 것이다. 빈도록적 접근법과 베이지안 접근법을 함께 다룬다.