In the context of binary response regression, the problem of constructing Bayesian goodness-of-link test for testing logit link versus probit link is considered. Based upon the well known facts that cdf of logistic variate .approx. cdf of $t_{8}$/.634 and, as .nu. .to. .infty., cdf of $t_{\nu}$ approximates to that of N(0,1), Bayes factor is derived as a test criterion. A synthesis of the Gibbs sampling and a marginal likelihood estimation scheme is also proposed to compute the Bayes factor. Performance of the test is investigated via Monte Carlo study. The new test is also illustrated with an empirical data example.e.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제8권2호
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pp.357-366
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2001
The present paper develops a method to check the propriety of link functions for binary data. In order to parameterize a certain type of goodness of the link, a family of link functions indexed by a shape parameter is proposed. I first investigate the maximum likelihood estimation of the shape parameter as well as regression parameters and then derive their large sample behaviors of the estimators. A score test is considered to evaluate the goodness of the current link function. For illustration, I employ two families of power transformations, the modulus transformation by John and Draper (1980) and the extended power transformation by Yeo and Johnson (2000), which are appropriate to detect symmetric and asymmetric inadequacy of the selected link function. respectively.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권4호
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pp.697-705
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2009
The Pearson chi-squared statistic or the deviance statistic is widely used in assessing the goodness-of-fit of the generalized linear models. But these statistics are not proper in the situation of continuous explanatory variables which results in the sparseness of cell frequencies. We propose a goodness-of-fit test statistic for the cumulative logit models with ordinal responses. We consider the grouping of a dataset based on the ordinal scores obtained by fitting the assumed model. We propose the Pearson chi-squared type test statistic, which is obtained from the cross-classified table formed by the subgroups of ordinal scores and the response categories. Because the limiting distribution of the chi-squared type statistic is intractable we suggest the parametric bootstrap testing procedure to approximate the distribution of the proposed test statistic.
지적구조 분석을 위해 가중 네트워크를 시각화해야 하는 경우에 패스파인더 네트워크와 같은 링크 삭감 알고리즘이 널리 사용되고 있다. 이 연구에서는 네트워크 시각화를 위한 링크 삭감 알고리즘의 적합도를 측정하기 위한 지표로 NetRSQ를 제안하였다. NetRSQ는 개체간 연관성 데이터와 생성된 네트워크에서의 경로 길이 사이의 순위 상관도에 기반하여 네트워크의 적합도를 측정한다. NetRSQ의 타당성을 확인하기 위해서 몇 가지 네트워크 생성 방식에 대해 정성적으로 평가를 했었던 선행 연구의 데이터를 대상으로 시험적으로 NetRSQ를 측정해보았다. 그 결과 품질이 좋게 평가된 네트워크일수록 NetRSQ가 높게 측정됨을 확인하였다. 40가지 계량서지적 데이터에 대해서 4가지 링크 삭감 알고리즘을 적용한 결과에 대해서 NetRSQ로 품질을 측정하는 실험을 수행한 결과, 특정 알고리즘의 네트워크 표현 결과가 항상 좋은 품질을 보이는 것은 아니며, 반대로 항상 나쁜 품질을 보이는 것도 아님을 알 수 있었다. 따라서 이 연구에서 제안한 NetRSQ는 생성된 계량서지적 네트워크의 품질을 측정하여 최적의 기법을 선택하는 근거로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구는 도로교통량을 이용한 기종점 통행표 산출모형들의 적용성 평가를 다루고 있다. 연구의 목적은 두 가지로, 첫째 기종점 통행표 산출을 위한 여러 모형들(선형계수 산출모형, 엔트로피 모형 및 통계적 모형)의 예측력을 평가하고, 둘째 이들 모형중에 자료의 확보 정도에 따라 적용성이 보다 우수한 모형을 찾아내는 데 있다. 이를 위해 본 연구에서는 Sioux Falls의 가로망 자료, 교통계획 프로그램인 MINUTF의 균형배정법 및 다양한 형태의 자료확보 상황을 전제로 분석하고 있다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 관측 링크 통행량 자료가 모두 있는 경우엔 통계적 모형의 신뢰도가 가장 높다. 그러나 관측 통행량 자료가 부족하거나 불확실할 경우에 가장 민감한 모형 또한 통계적 모형이다. 둘째, 선형계수 산출모형은 타 모형에 비해 전체적으로 예측력이 낮다. 그러나 관측링크 통행량자료가 부족하거나 불확실할 경우에도 그 예측력은 크게 달라지지 않는다. 셋째. 엔트로피모형에서 THE/1은 링크별 관측 통행량의 충분한 확보와 자료의 일관성을 요구하지만 THE/2는 그들에 크게 영향을 받지 않는다. 마지막으로 추가정보(총통행량 자료, 존별 유입·유출량 자료)가 주어진 경우, 모형들의 예측력은 다소 차이가 있으나 모두 향상된 것으로 분석된다. 본 연구는 자료의 확보 정도에 따라 적정 기종점 산출모형을 선택하는데 도움을 줄 뿐만 아니라, 향후 모형자체의 특성에 대한 정보를 제공하여 모형개발이나 수정에 도움을 줄 것으로 기대된다.
문화관광축제는 전국의 지역축제 가운데 광역시 도에서 추천한 축제 가운데 관광상품성이 크고, 경쟁력 있는 우수한 축제를 선정하여 지원하는 사업이다. 문화관광축제 종합평가계획(문화관광부, 2006)에 의하면 방문객의 만족도 평가, 전문위원 평가, 그리고 축제 개선실적 등을 감안하여 최우수축제, 우수축제, 유망축제, 예비축제로 선정되고 있다. 특히 예비축제를 제외한 문화관광축제는 공공부문의 사업비 지원을 받기 때문에 1,000여 개가 넘는 지역축제의 방문객 만족도 평가는 상호비교가 가능한 평가척도를 이용하여 종합평가분석이 이루어진고 있다. 이러한 견지에서 본 연구에서는 문화관광축제 공통평가속성이 방문객 만족과 사후행동의도에 미치는 영향관계를 파악하여, 향후 축제기획 시 방문객 만족도 제고와 지속가능한 문화관광축제로 선정되기 위한 시사점을 제시하였다. 본 연구에서는 이론연구를 통하여 문화관광축제 평가속성, 만족, 그리고 행위의도에 관한 변수를 도출하였으며, 2006 광주김치대축제 방문객을 대상으로 실증분석을 수행하였다. 문화관광축제 평가속성에 대한 요인분석을 통하여 홍보안내, 행사내용, 기념품 음식, 편의시설 요인을 도출하였으며, 축제방문객 만족과 행동의도와의 관계를 분석하였다. 연구모형을 통해 수립한 연구가설은 차이분석, 회귀분석, 공분산 구조분석 등을 통해 검증하였으며, 연구결과 모든 가설은 채택되었다. 향후 본 연구결과를 바탕으로 본 축제와 성격이 유사한 축제방문객 분석을 통한 비교연구를 기대한다.
본 연구는 차량검지기 데이터를 이용한 통행시간 추정 및 예측에 관한 수집기법 및 추정·예측기법의 고찰을 통해 고속도로 환경에 적합한 통행시간 추정 및 예측모형을 개발하는 데 목적이 있다. 먼저, 기존 통행시간 추정기법의 고찰을 통해 차량검지기에서 수집되는 교통데이터 중 교통류의 변동을 민감하게 포착할 수 있는 교통량을 이용한 통행시간 추정모형을 정립하고자 하였다. 기존방식인 차량검지기 속도 데이터를 이용한 통행시간과 본 연구에서 제안한 추정모형과의 비교 분석을 위해, 실측치에 거의 근사하는 통행료 징수시스템의 출발지기준 통행시간을 이용하여 통행시간 산출기법의 적용성 평가를 수행한 결과, 고속도로 구간의 혼잡시 본 연구모형에 의한 통행시간 산출방식이 기존방식보다 신뢰성있는 통행시간을 제공할 수 있는 것으로 나타났다. 따라서, 본 연구에서는 고속도로 구간의 차량통과속도가 70km/h이상일 때는 기존 차량검지기 속도데이터를 이용한 통행시간 산출방식을 적용하고 혼잡시에는 교통량을 이용한 추정모형에 의한 통행시간 산출방식을 병용하여 적용하는 것이 타당하다는 결론을 도출하였다. 통계적 모형을 이용한 교통상황의 예측과 보다 정확한 통행시간을 예측하기 위해 본 연구에서 칼만필터를 이용한 단기 예측을 수행해 본 결과, 시시각각 변화하는 고속도로의 교통류에 대해 예측력이 우수한 것으로 판단되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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