• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제12권3호
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• pp.759-771
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• 2005

Twin studies are one of the most widely used methods for quantifying the influence of genetic and environmental factors on some traits such as a life span or a disease. In this paper we propose a genetic mixed linear model for twin survival time data, which allows us to separate the genetic component from the environmental component. Inferences are based upon the hierarchical likelihood (h-likelihood), which provides a statistically efficient and simple unified framework for various random-effect models. We also propose a simple and fast computation method for analyzing a large data set on twin survival study. The new method is illustrated to the survival data in Swedish Twin Registry. A simulation study is carried out to evaluate the performance.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제16권6호
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• pp.971-978
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• 2009

Poisson generalized linear mixed models(GLMMs) have been widely used for the analysis of clustered or correlated count data. For the inference marginal likelihood, which is obtained by integrating out random effects is often used. It gives maximum likelihood(ML) estimator, but the integration is usually intractable. In this paper, we propose how to obtain the ML estimator via Laplace approximation based on hierarchical-likelihood (h-likelihood) approach under the Poisson GLMMs. In particular, the h-likelihood avoids the integration itself and gives a statistically efficient procedure for various random-effect models including GLMMs. The proposed method is illustrated using two practical examples and simulation studies.

• 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.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제30권2호
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• pp.179-192
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• 2001

When a statistical model has a hierarchical structure such as multilayer perceptrons in neural networks or Gaussian mixture density representation, the model includes distribution with unidentifiable parameters when the structure becomes redundant. Since the exact structure is unknown, we need to carry out statistical estimation or learning of parameters in such a model. From the geometrical point of view, distributions specified by unidentifiable parameters become a singular point in the parameter space. The problem has been remarked in many statistical models, and strange behaviors of the likelihood ratio statistics, when the null hypothesis is at a singular point, have been analyzed so far. The present paper studies asymptotic behaviors of the maximum likelihood estimator and the Bayesian predictive estimator, by using a simple cone model, and show that they are completely different from regular statistical models where the Cramer-Rao paradigm holds. At singularities, the Fisher information metric degenerates, implying that the cramer-Rao paradigm does no more hold, and that he classical model selection theory such as AIC and MDL cannot be applied. This paper is a first step to establish a new theory for analyzing the accuracy of estimation or learning at around singularities.

• 한국음향학회지
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• 제32권2호
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• pp.174-180
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• 2013

본 논문은 HMM 기반의 TTS 시스템을 위하여 상호유사도 비율을 이용한 결정트리 기반의 문맥 군집화 알고리즘을 제안한다. 기존의 알고리즘들은 유사한 통계적 특성을 가지는 문맥종속 HMM을 하나로 묶고 있다. 그러나 기존의 알고리즘들은 결정트리의 나누어진 노드간의 통계적 유사도를 고려하지 않음으로 인하여 최종 노드 사이의 통계적인 차이를 보장하지 못한다. 제안한 알고리즘은 분리된 노드들 간의 통계적 유사도를 최소화하여 모델 파라미터의 신뢰도를 향상시킨다. 실험 결과를 통해 제안한 알고리즘이 기존의 알고리즘들에 비해 우수한 성능을 나타낸다는 것을 확인할 수 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권5호
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• pp.1119-1131
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• 2016

Neyman-Scott 구형펄스모형 (Neyman-Scott rectangular pulses model; NSRPM)은 강우의 발생, 강우세포의 강우강도 그리고 지속시간으로 표현되는 점과정에 기초한 강우생성 모형으로, 기존의 구형펄스모형 (rectangular pulse model)과 비교해서 강우사상의 군집특성을 잘 반영하기 때문에 여러 연구에서 많이 사용되는 모형이다. 하지만 NSRPM의 매개변수를 추정하는데 있어서 모멘트를 이용한 여러가지 최적화 기법들은 그 계산이 복잡하고 또한 목적함수의 구성에 따라 추정값의 변동도 크게 나타난다. 이를 보완하기 위해서, 최근 누적강수량에 대한 근사적인 우도함수 (approximated likelihood function)와 이를 통해 NSRPM의 매개변수를 추정하는 방법이 소개되었다. 본 논문에선 이 근사적 우도함수를 바탕으로 계층적 베이지안 모형을 이용하여 NSRPM에 공간구조를 표현하고 이를 통해 강우생성 모형의 공간적 특성을 알아보고자 한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권3호
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• pp.605-612
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• 2011

In multi-center randomized clinical trial the treatment eect may be changed over centers. It is thus important to investigate the heterogeneity in treatment eect between centers. For this, uncorrelated random-eect models assuming independence between random-eect terms have been often used, which may be a strong assumption. In this paper we propose a correlated frailty modelling approach of investigating such heterogeneity using the hierarchical-likelihood method when the outcome is time-to-event. In particular, we show how to construct a proper prediction interval for frailty, which explores graphically the potential heterogeneity for a treatment-by-center interaction term. The proposed method is illustrated via numerical studies based on data from the design of a multi-center clinical trial.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2005년도 춘계학술대회
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• pp.200-201
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• 2005

• 응용통계연구
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• 제28권6호
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• pp.1209-1216
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• 2015

경쟁위험사건들은 다기관 임상시험과 같은 군집화된 임상연구에서 자주 관측되어진다. 본 논문에서는 하나의 군집으로 부터 얻어지는 경쟁위험 생존자료에 대해 공통 프레일티를 허락하는 결합 프레일티모형 접근법을 제안한다. 추론을 위해 어려운 적분 자체를 피하는 다단계 가능도를 사용하여, 대응하는 추론절차를 유도한다. 또한 실제자료 분석을 통해 제안된 방법을 예증한다.

• 응용통계연구
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• 제9권1호
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• pp.1-15
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• 1996

본 논문은 질병발생집단의 감염율이 질병발생집단내 감염되지 않은 개체들에 대한 어떤 처치효과가 감염율에 어떻게 영향을 받는가를 알아보기 위한 통계적 분석모형으로 연속적 분석모형을 제시하고, 모형내 미지모수들을 추정하기 위한 방법을 논의하고 있다.