• 응용통계연구
• /
• 제15권1호
• /
• pp.139-151
• /
• 2002

본 논문에서는 베이지안 기법을 이용한 비선형회귀모형의 선택법을 제안하였다. 베이즈요인에 기초한 이 방법은 주로 대표본의 경우에 이용되는 고전적 모형선택법에 비해 사전정보를 이용하는 측면과 비내포모형 및 소표본의 경우에 대해서도 효과적으로 사용될 수 있다는 장점을 가진다. 본 논문에서는 정보적 사전분포를 고려하였으며, 베이즈요인의 추정 방법으로 Laplace - Metropolis 추정 법을 제안하였다. 또한 MCMC 과정을 통해 추정된 모수의 수렴진단에 대해서도 고려하였다. 실제자료에 대한 최적의 모형선택 및 진단과정을 구체적으로 제시하였다.

• 품질경영학회지
• /
• 제29권1호
• /
• pp.11-23
• /
• 2001

This paper is concerned with suggesting a Bayesian method for variable selection in multinomial logit model. It is based upon an optimal rule suggested by use of Bayes rule which minimizes a risk induced by selecting the multinomial logit model. The rule is to find a subset of variables that maximizes the marginal likelihood of the model. We also propose a Laplace-Metropolis algorithm intended to suggest a simple method forestimating the marginal likelihood of the model. Based upon two examples, artificial data and empirical data examples, the Bayesian method is illustrated and its efficiency is examined.

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제7권2호
• /
• pp.617-631
• /
• 2000

This paper is concerned with suggesting a Bayesian method for variable selection in generalized logit model. It is based on Laplace-Metropolis algorithm intended to propose a simple method for estimating the marginal likelihood of the model. The algorithm then leads to a criterion for the selection of variables. The criterion is to find a subset of variables that maximizes the marginal likelihood of the model and it is seen to be a Bayes rule in a sense that it minimizes the risk of the variable selection under 0-1 loss function. Based upon two examples, the suggested method is illustrated and compared with existing frequentist methods.

• 응용통계연구
• /
• 제33권2호
• /
• pp.203-213
• /
• 2020

자기-대조 환자군(self-controlled case series; SCCS) 연구는 별도의 대조군 없이 환자의 비노출기간을 대조기간으로 설정하여 노출기간에 대한 상대적인 발생 위험도를 측정하는 역학 연구의 한 방법이다. 이 방법은 대조군을 선정할 때 발생하는 편의를 최소화할 수 있는 장점이 있어서 약물 복용 후 이상반응 발생 위험도를 측정하기 위한 방법으로 전통적으로 많이 사용되어왔다. 본 연구는 SCCS 연구를 바탕으로 두 개 이상의 약물을 동시에 사용했을 때 그 부작용의 위험이 어떻게 증가하는지 살펴보고자 한다. 마약성 진통제 유사체인 tramadol과 다빈도 병용 약물 간 약물상호작용에 대해 조건부 포아송 모형을 가정하고 분석하였다. 이때 베이지안 추론법을 사용하여 최대가능도추정량이 지니고 있는 과대적합 문제를 해결하며, 사전분포의 민감도를 측정하기 위해 정규 사전분포와 라플라스 사전분포를 가정하여 모형화하였다.