• 응용통계연구
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• 제30권6호
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• pp.957-981
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• 2017

관측되지 않는 효과 또는 고정효과로 설명할 수 없는 분산 구조가 포함되어 정확한 모수 추정이 어려운 경우 체계적인 분석을 위해 일반화 선형 모형은 임의효과가 포함된 일반화 선형 혼합 모형으로 확장되었다. 본 연구에서는 일반화 선형 모형 중에서도 이분적인 반응변수를 다루는 로지스틱 회귀모형에 임의효과를 포함한 최대 우도 추정 방법을 설명한다. 그중에서도 라플라스 근사법, 가우스-에르미트 구적법, 적응 가우스-에르미트 구적법 그리고 유사가능도 우도에 대한 최대우도 추정법을 자세히 알아본다. 또한 제안한 방법을 사용하여 한국 복지 패널 데이터에서 정신건강과 생활만족도가 자원봉사활동에 미치는 영향에 대해 분석한다.

• 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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• 제28권2호
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• pp.343-351
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• 2015

본 논문에서는 SRC-Stat 통계패키지를 이용하여 변량효과를 적합하는 방법에 대해서 소개하고자 한다. 본 패키지를 통하여 단변량 평균 뿐만 아나리 산포 및 분산에도 변량효과를 고려하는 이중 다단계 일반화 선형모형을 적합할 수 있다. 고정효과 및 변량효과의 추정치는 다단계 우도 방법을 이용하고 있으며, 실제 자료 적합을 통해 패키지의 사용법에 대해서 설명하고자 한다.

• 응용통계연구
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• 제25권6호
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• pp.1037-1047
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• 2012

The generalized linear mixed model(GLMM) is widely used in fitting categorical responses of clustered data. In the numerical approximation of likelihood function the normality is assumed for the random effects distribution; subsequently, the commercial statistical packages also routinely fit GLMM under this normality assumption. We may also encounter departures from the distributional assumption on the response variable. It would be interesting to investigate the impact on the estimates of parameters under misspecification of distributions; however, there has been limited researche on these topics. We study the sensitivity or robustness of the maximum likelihood estimators(MLEs) of GLMM for counts data when the true underlying distribution is normal, gamma, exponential, and a mixture of two normal distributions. We also consider the effects on the MLEs when we fit Poisson-normal GLMM whereas the outcomes are generated from the negative binomial distribution with overdispersion. Through a small scale Monte Carlo study we check the empirical coverage probabilities of parameters and biases of MLEs of GLMM.

• 한국수학사학회지
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• 제29권6호
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• pp.353-363
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• 2016

In mathematical population ecology which is an academic field that studies how populations of biological species change as times flows at specific locations in their habitats, PDE models have been studied in many aspects and found to have different properties from the classical ODE models. And different approaches to PDE type models in mathematical biology are still being tried currently. This article investigate various forms to express diffusion effects and review the history of PDE models involving diffusion terms in mathematical ecology. Semi-linear systems representing the spatial movements of each individual as random simple diffusion and quasi-linear systems describing more complex diffusions reflecting interspecific interactions are studied. Also it introduce a few of important problems to be solved in this field.

• 응용통계연구
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• 제28권2호
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• pp.335-342
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• 2015

경시적 자료는 각 환자마다 시간에 따라 반복 측정되는 코호트 연구 등에서 많이 쓰인다. 본 연구는 반응변수 간 상관성을 고려할 수 있는 결합 다단계 일반화 선형모형을 이용하여, 다변량 경시적 자료 분석을 수행하였다. 한국 유전체 역학 연구에서 실시한 코호트 자료를 적합하고 결과를 해석한다. 조건부 아카이케 정보 기준을 이용하여 모형 선택을 하고, 변량효과들의 추정치들을 설명한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제22권5호
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• pp.507-518
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• 2015

It is not easy to select a linear mixed model since the main interest for model building could be different and the number of parameters in the model could not be clearly defined. In this paper, performance of conditional Akaike Information Criteria and its bias-corrected version are compared with marginal Bayesian and Akaike Information Criteria through a simulation study. The results from the simulation study indicate that bias-corrected conditional Akaike Information Criteria shows promising performance when candidate models exclude large models containing the true model, but bias-corrected one prefers over-parametrized models more intensively when a set of candidate models increases. Marginal Bayesian and Akaike Information Criteria also have some difficulty to select the true model when the design for random effects is nested.

• 한국의류학회지
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• 제44권1호
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• pp.84-95
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• 2020

Wearing ease is a critical factor when designing special uniforms such as flight pilot's garment and should reflect occupational properties for better performance. This study measured skin surface on 31 areas in seven postures that refer to the pilot's occupational postures as well as made six prediction models including linear mixed model (LMM) for each body part to find the best fit model. Skin surface measured from 3D body scanned images of 11 male pilot participants. There were significantly positive and negative changes in various areas from standing posture (P1) to dynamic postures (P2-P7). Six models were designed in various compositions using stature and chest circumference as fixed effects and subject and posture as random effects. The best models were linear mixed models with one fixed effect (chest circumference or stature, varies with body parts) and two random effects (subject and posture). The results of this study provide reference data to set wearing ease for pilot's garment and suggests a new methodology in this research area, but verifying the effect of diverse independent variables is left for future studies.

• 응용통계연구
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• 제17권2호
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• pp.337-346
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• 2004

랜덤표본에 관한 이원분할표의 독립성검정에는 통상 피어슨의 카이제곱적합도검정과 우도비검정을 사용한다. 그러나 랜덤표본이 아닌 집락자료에 관한 분할표의 경우에는 이들 검정법은 잘못된 결과를 나타낸다. 이러한 경우에는 공변량의 고정효과 외에 집락에 따른 변량효과를 함께 포함하는 일반화선형혼합모형을 고려함으로써 집락간의 이질성과 집락내의 종속성을 반영할 수 있다. 본 연구에서는 집락자료의 분할표에 대한 일반화선형혼합모형을 소개하고 실례를 통하여 이들 모형의 적합에 대해 논의한다.

• 응용통계연구
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• 제31권3호
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• pp.353-366
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• 2018

영상에 의한 인체의 운동 분석에서 발생하는 오차 중 가장 큰 부분을 차지하는 것은 피부와 같은 연조직의 골격에 대한 상대운동이며 이를 STA라 한다. 본 연구의 목적은 고관절 운동 중 대퇴에서 발생하는 STA를 선형혼합모형을 이용하여 예측하는 것이다. 모형에 포함되어 있는 고정효과는 고관절 회전중심과 마커의 위치로 대퇴 골격에 의한 운동의 효과, 임의효과는 고관절 중심으로부터 각 마커의 편차로 STA에 의한 효과로 각각 가정하였다. 이를 위하여 근골격계 질환 경력이 없는 다섯 명의 남성 피험자를 선정하여 대퇴에 아홉 개의 마커를 부착하여 고관절의 기능적 운동을 수행하였다. 동시에 고속카메라를 이용하여 마커의 3차원 좌표를 얻었다. 이 3차원 위치벡터에 선형혼합모형을 적용하여 임의효과를 예측하였다. 분석결과 다섯 명의 피험자는 비슷한 패턴을 보였다. 고관절에 가까운 지점의 STA가 큰 것으로 나타났으며 작은 크기를 보인 부분은 원위 대퇴의 전방이다.