• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권1호
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• pp.107-113
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• 2011

We present methods for studying the log-density ratio, which allow us to select which predictors are needed, and how they should be included in the logistic regression model. Under multivariate normal distributional assumptions, we investigate the form of the log-density ratio as a function of many predictors. The linear, quadratic and crossproduct terms are required in general. If two covariance matrices are equal, then the crossproduct and quadratic terms are not needed. If the variables are uncorrelated, we do not need the crossproduct terms, but we still need the linear and quadratic terms.

• 한국산림과학회지
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• 제105권3호
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• pp.360-365
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• 2016

본 연구는 사유림 경영 활성화 방안 중 하나인 사유림 경영 규모화 사업의 참여에 영향을 주는 산주 특성을 분석하여 사유림 경영 규모화 사업의 조기 시행과 확대를 위한 기초자료를 제공하는데 목적이 있다. 연구방법은 산주 373명을 대상으로 사유림 경영 규모화 사업의 참여의사 및 개인 특성 등을 설문조사하였으며 이항 로짓 분석(Binary-Logit Analysis)을 적용하여 사유림 경영 규모화 사업 참여에 영향을 주는 요인을 분석하였다. 로짓 분석을 위해 설정한 산주의 특성 즉, 독립변수는 성별, 연령, 학력, 직업, 소득, 거주지, 산지소유목적 그리고 산림조합 조합원 가입유무이다. 분석 결과, 사유림 경영 규모화 사업에 참여하겠다는 산주가 373명 중 267명(71.6%)이었으며 나머지 106명(28.4%)은 참여거부 의사를 나타냈다. 산주의 연령이 낮을수록, 직업은 자영업이 그리고 산지 소유 목적이 산림 경영일 경우 사유림 경영 규모화 사업 참여 확률이 높은 것으로 분석되었다.

• 에너지공학
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• 제25권4호
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• pp.190-197
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• 2016

인화점은 가연성 액체 용액을 안전하게 취급하기 위한 중요한 성질 중 하나이다. 본 논문에서는 Seta flash 밀폐식 장치를 이용하여 이성분계 용액인 water+1-propanol과 water+2-propanol계의 인화점을 측정하였다. 회귀 분석법을 이용하여 인화점을 계산하였다. 또한 라울의 법칙을 이용하여 인화점을 계산하였고, van Laar 식의 이성분계 파라미터를 최적화시키는 방법을 통해 인화점을 예측하였다. 각 인화점 계산 결과와 측정 결과를 비교하였다. 그 결과, 회귀 분석법에 의한 인화점 계산치가 가장 측정치를 잘 모사하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.85-91
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• 2013

스마트폰은 우리의 생활에 필수적인 상품으로 자리잡았다. 기술이 개발되고 이동통신 시장이 포화상태로 접어듬에 따라, 고객이 스마트폰을 구매하는데 있어서 이동통신사 선정 요인을 이해하는 것은 중요해졌다. 이러한 선정요인을 파악하기 위하여 본 연구에서는 요인 분석과, 이항 로지스틱스 회귀분석을 사용하여 분석을 실시하였다. 본 연구에서는 우선 이동통신사 선정에 영향을 미치는 요인을 기존의 연구문헌을 참고하여 고객만족, 전환장벽, 전환유인의 3가지 범주로 구분하였다. 본 논문에서는 이 주제와 관련한 9가지의 가설을 제시하고 수집된 설문데이터에 대하여 요인 분석 및 이항 로지스틱스 회귀분석을 이용하여 가설을 검정하고자 하였다, 분석결과 데이터품질, 요금만족도, 기업이미지, 신규계약부담, 단말기 유인, 타사업자 매력의 6가지 요인이 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제15권2호
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• pp.161-171
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• 2008

This study discusses Johnson's $S_U$-normal distribution capturing a wide range of non-normality in various regression models. We provide the likelihood inference using Johnson's $S_U$-normal distribution, and propose a likelihood ratio (LR) test for normality. We also apply the $S_U$-normal distribution to the binary and censored regression models. Monte Carlo simulations are used to show that the LR test using the $S_U$-normal distribution can be served as a model specification test for normal error distribution, and that the $S_U$-normal maximum likelihood (ML) estimators tend to yield more reliable marginal effect estimates in the binary and censored model when the error distributions are non-normal.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제18권3호
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• pp.375-399
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• 2009

In this study, we propose a integrated model of logistic regression, artificial neural networks, support vector machines(SVM), with case-based reasoning(CBR). To predict respondents in the direct marketing is the binary classification problem as like bankruptcy prediction, IDS, churn management and so on. To solve the binary problems, we employed logistic regression, artificial neural networks, SVM. and CBR. CBR is a problem-solving technique and shows significant promise for improving the effectiveness of complex and unstructured decision making, and we can obtain excellent results through CBR in this study. Experimental results show that the classification accuracy of integration model using CBR is superior to logistic regression, artificial neural networks and SVM. When we apply the customer response model to predict respondents in the direct marketing, we have to consider from the view point of profit/cost about the misclassification.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제12권2호
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• pp.313-322
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• 2005

In this paper, we discuss suppression for logistic regression model. Suppression for linear regression model was defined as the relationship among sums of squared for regression as well as correlation coefficients of. variables. Since it is not common to obtain simple correlation coefficient for binary response variable of logistic model, we consider cumulative logistic models with multinomial and ordinal response variables rather than usual logistic model. As number of category of a response variable for the cumulative logistic model gets collapsed into binary, it is found that suppressions for these logistic models are changed. These suppression results for cumulative logistic models are discussed and compared with those of linear model.

• 품질경영학회지
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• 제26권1호
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• pp.143-160
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• 1998

This article is concerned with the selection of subsets of predictor variables to be included in bulding the binary response logistic regression model. It is based on a Bayesian aproach, intended to propose and develop a procedure that uses probabilistic considerations for selecting promising subsets. This procedure reformulates the logistic regression setup in a hierarchical normal mixture model by introducing a set of hyperparameters that will be used to identify subset choices. It is done by use of the fact that cdf of logistic distribution is a, pp.oximately equivalent to that of $t_{(8)}$/.634 distribution. The a, pp.opriate posterior probability of each subset of predictor variables is obtained by the Gibbs sampler, which samples indirectly from the multinomial posterior distribution on the set of possible subset choices. Thus, in this procedure, the most promising subset of predictors can be identified as that with highest posterior probability. To highlight the merit of this procedure a couple of illustrative numerical examples are given.

• 응용통계연구
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• 제27권2호
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• pp.277-290
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• 2014

본 연구에서는 로지스틱 회귀 모형을 이용하여 보은 지방의 산사태 자료를 분석하였다. 5000 지역의 관측치 가운데 단 9개만이 산사태 발생 지역이므로 이 자료는 희귀 사건 자료로 간주될 수 있다. 로지스틱 회귀 분석 모형이 희귀사건 자료에 적용될 때 주요 이슈는 회귀 계수 추정치에 심각한 편의 문제가 생길 수 있다는 것이다. 기존에 두 가지의 편의 수정 방법이 제안되었는데, 본 논문에서는 시뮬레이션을 통해 정량적으로 비교 연구를 진행하였다. Firth(1993)의 방식이 다른 방법에 비해 우수한 성능을 보였으며, 이항 희귀 사건을 분석하는 데 있어서 매우 안정된 결과를 보여주었다.

• 한국가스학회지
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• 제11권3호
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• pp.13-18
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• 2007

다변량 통계 분석법(Multivariate statistical analysis method)의 대표적 방법인 다중 선형 회귀법(Multiple linear regression. MLR)을 이용하여 2성분계 혼합물의 인화점을 회귀 분석하고 예측하였다. 가연성 물질의 인화점에 대한 예측은 실제 화학 공정 설계에서 화재 및 폭발 위험성을 판단하는 중요한 부분 중의 하나이다. 본 연구에서는 순수 성분의 물성 자료만을 이용하여 2성분계 혼합물의 인화점 실험 자료에 대해 다중 선형 회귀법(MLR)을 수행하였고, 이를 이용하여 새로운 혼합물에 대한 인화점을 예측하였다. 2성분계 혼합물의 인화점에 대한 MLR의 회귀 성능과 새로운 혼합물에 대한 예측 성능을 알아보기 위해, 기존의 인화점 추정 방법인 Raoult의 법칙과 Van Laar식에 의한 추정값과 비교해 보았다.