본 연구에서는 실무 및 학계에 종사하는 45명의 전문가 집단을 대상으로 쌍별비교(pairwise comparision)에 의한 설문조사에서 얻어진 전문가들의 의견을 AHP 분석을 통하여 종합하는 과정을 거쳐 부도예측모형을 설계하여 검증한 뒤, LOGIT모형과 비교하였다. 본 연구에 의하면 부도예측모형에서 정량적인 정보보다 정성적인 정보가 더 중요한 역할을 한다는 D.Bunn-G.Wright(1991)의 연구와 일치하는 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구에서 발견된 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째로 LOGIT 모형과 AHP 모형에서 모두 정량적인 정보만을 고려하는 경우보다 정성적인 정보를 함께 고려한 모형에서 부도예측율이 더 높은 것으로 나타나고 있어 부도가능성을 예측하는데 있어 정성적인 정보가 중요한 역할을 한다는 결론을 얻었다. 둘째로 AHP를 이용한 부도예측 모형을 설계할 때 각 속성에 대한 전문가(45명)들의 의견을 종합하는 방법으로 산술평균과 기하평균을 이용한 검증결과에 의하면 기하평균방법을 통하여 전문가들의 의견을 종합하는 것이 보다 합리적이라는 실증적 증거를 얻을 수 있었다. 셋째로 Akaike의 기준값을 분석한 결과에 의하면 LOGIT 모형은 정량적인 정보와 정성적인 정보를 모두 이용한 모형이 가장 우수한 것으로 판명되었고, 모형의 부도예측력도 가장 높은 것으로 밝혀졌다. AHP 모형은 정성적인 정보만을 이용한 모형에서 가장 높은 부도예측을을 나타내었으며, 기하평균을 이용한 AHP 모형은 LOGIT 모형보다 항상 높은 부도예측율을 보여주었다.
댐건설 관련 합리적 의사결정을 위해서는 댐건설로 인해 발생하는 편익과 비용을 적절히 평가하여 비교하는 것이 필요하다. 댐건설 관련 많은 비시장적 편익과 비용이 현재로서는 의사결정에 적절히 반영되지 못하고 있는데, 본고는 비시장적 편익 가운데서도 댐이 건설될 경우 생성되는 인공호수가 제공하는 휴양가치를 분석한다. 방문객수가 많은 10개 댐호수에서 963명의 방문객을 조사하여 각 방문객이 이용 가능한 댐호수 가운데 한 군데를 선택하는 행위를 분석하였고, 이들의 선택행위를 혼합로짓모형(mixed logit model) 흑은 확률파라미터 로짓모형(random parameters logit model)을 추정하여 분석하였다. 모형추정을 통해 호수의 저수량, 낚시행위의 가능 여부, 유람선 이용 가능 여부, 수변 음식점이 이용 가능한지의 여부 등 댐호수의 특성별 경제적 가치와 호수별 전체 휴양가치의 분포를 도출하였다.
목적 : 본 연구는 자폐스펙트럼 장애 아동을 대상으로 단축형 감각프로파일-2(Short Sensory Profile-2; SSP-2)의 구성타당도를 검증하고자 하였다. 연구방법 : 자폐스펙트럼 장애 아동을 양육하는 부모 120명을 대상으로 SSP-2의 자료를 수집하였다. 원자료는 라쉬분석을 적용하여 SSP-2의 대상자 및 항목 적합도, 난이도, 평정척도, 분리신뢰도 분석을 실시하였다. 결과 : 연구 대상자 중 감각처리 영역은 7명, 행동반응 영역은 8명이 부적합 판정을 받아 분석에서 제외하였다. 항목 적합도 분석에서는 모든 항목이 적합한 기준을 충족하였다. 감각처리 영역에서의 난이도 분석은 13번 항목(.48 logit)이 높았으며, 10번 항목(-.54 logit)이 낮았다. 행동반응 영역에서는 25번 항목(1.58 logit)이 높았으며, 30번 항목(-.68 logit)이 낮게 분석되었다. 평정척도 분석에서는 5점 척도 보다 3점 척도가 적합한 것으로 나타났다. 분리신뢰도는 감각처리 영역 .90, 행동반응 영역 .95로 분석되었다. 결론 : 본 연구를 통해 SSP-2의 구성타당도를 검증하였으며, 임상에서 자폐스펙트럼 장애 아동에게 유용한 평가도구로 활용되기를 기대한다.
본 연구의 목적은 고령층의 사회경제적 특성이 주택연금 이용 및 만족도에 영향을 미치는 요인을 실증분석하는 것이다. 2016년 주택연금 수요실태조사 자료를 바탕으로 이항로짓모형과 순서형로짓모형을 통한 실증분석을 실시하였다. 우선, 이항로짓모형을 활용하여 주택연금의 이용의 결정요인을 실증분석한 결과, 통계적으로 유의한 변수는 연령, 거주 지역, 보유자산, 가구원 수, 경제적으로 도움을 주고 있는 자녀의 유무로 나타났다. 구체적으로 연령이 높고, 수도권에 거주하며, 학력이 높을수록 주택연금의 이용 확률이 높아지는 것으로 추정되었다. 그리고 보유 자산이 작고, 가구원 수가 적으며, 경제적으로 도움을 주고 있는 자녀가 없는 경우에 주택연금의 이용 확률이 높아지는 것으로 추정되었다. 다음으로 순서형로짓모형을 활용하여 주택연금 이용 만족도를 실증분석한 결과, 통계적으로 유의한 변수는 연령, 성별, 거주 지역으로 추정되었다. 특히, 연령이 높고, 수도권에 거주하는 경우에는 주택연금 이용을 만족할 확률이 높아지는 것으로 추정되었다. 그리고 남성보다는 여성이 주택연금 이용에 만족할 확률이 높은 것으로 추정되었다. 실증분석 결과를 바탕으로 향후에 주택연금 가입률을 제고하고, 이용 만족도를 높이는 방안을 모색하는 것이 필요하다고 사료된다.
This paper introduces a multilevel item-response-theory (IRT) model as a unifying model for hypothesis testing using legislative voting data. This paper shows that a probit or logit model is a special type of multilevel IRT model. In particular, it is demonstrated that, when a probit or logit model is applied to multiple votes, it makes unrealistic assumptions and produces incorrect coefficient estimates. The advantages of a multilevel IRT model over a probit or logit model are illustrated with a Monte Carlo experiment and an example from the U.S. House. Finally, this paper provides a practical guide to fitting this model to legislative voting data.
생물검정결과의 분석에 있어서 약량일반응곡선과 반치사농도의 추정법으로 Probit 변환법이 널리 사용되어왔으나 산출과정이 복잡하고 변환식의 계산이 매우 어려운 관계로 계산이 쉽고 간편한 Logit 법을 사용하여 잠체의 핵다각체 바이러스의 흰불나방에 대한 병원성 조사결과를 분석하여 Probit 법에 의 한 분석결과와 비교하였다. 위의 두가지 추정방법에 의한 사충율과 반치사약량의 계산결과 계산법간에 차이를 인정할 수 없었으므로 계산이 간편한 Logit 법이 금후의 생물검정결과의 해석에 도움이 될 것으로 생각된다.
로지스틱 회귀 모형은 다양한 분야에서 범주형 종속 변수를 예측하거나 분류하기 위한 모형으로 많이 사용되고 있다. 로지스틱 회귀 모형에 대한 전통적인 베이지안 추론 기법으로 메트로폴리스-헤이스팅스 알고리즘이 많이 사용되었지만, 수렴의 속도가 느리고 제안 분포에 대한 적절성을 보장하기 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 모형에 대한 베이지안 추론 방법으로 Frühwirth-Schnatter와 Frühwirth (2007)에서 제안된 보조 혼합 샘플링(auxiliary mixture sampling) 기법을 사용하였다. 이 방법은 모형의 선형성과 정규성을 만족시키기 위해 두 단계에 거쳐 잠재변수를 도입하며, 결과적으로 깁스 샘플링을 통한 추론을 가능하게 한다. 제안한 모형의 효과를 검증하기 위해 2020년 지역사회 건강조사 당뇨병 자료에 적용하여 메트로폴리스-헤이스팅스를 사용한 모형과 추론 결과를 비교 분석하였다. 또한, 다양한 분류 모형들과 본 논문에서 제안한 모형의 분류 성능을 비교한 결과 제안된 모형이 분류 분석에서도 좋은 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구는 2017년 기준 매출액 상위 46개 외식 업체를 선정 후 이들 업체들의 재무 비율을 산출한 후 이를 변수로 활용하여 로짓 분석에 의한 부실 예측모형의 평가에 목적이 있다. 국내 46개 외식 업체의 14개 재무비율을 변수로 선정하여 로짓 분석에 의한 실증 분석을 실시하였으며 실증 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 14개 재무 비율 중 건전 외식 기업과 부실 외식 기업을 구분하는 재무 비율은 유동 비율, 매출액 영업 이익률, 자기 자본 순이익률, 영업 현금 흐름비율, 영업 이익 증가율 및 총자산 회전율로 총 7개로 나타났으며 다른 7개의 재무 비율( 부채 비율, 차입금 의존도, 영업 이익 대비 이자 보상 비율, 매출액 순이익률, 총자산 순이익률, 매출액 증가율, 당기순이익 증가율, 총자산 증가율)은 통계적으로 유의하지 않은 것으로 분석되었다. 둘째, 7개 재무 비율을 로짓 함수의 변수로 활용하여 건전 외식 기업과 부실 외식 기업을 구분하는 로짓 분석에 의한 부실 예측 모형의 예측력은 89.1%로 나타났다.
Regression analysis has become a standard statistical tool in the behavioral science. Because of its widespread popularity. regression has been often misused. Such is the case when the dependent variable is a qualitative measure rather than a continuous, interval measure. Regression estimates with a qualitative dependent variable does not meet the assumptions underlying regression. It can lead to serious errors in the standard statistical inference. Logit model is recommended as alternatives to the regression model for qualitative dependent variables. Researchers can employ this model to measure the relationship between independent variables and qualitative dependent variables without assuming that logit model was derived from probabilistic choice theory. Coefficients in logit model are typically estimated by the method of Maximum Likelihood Estimation in contrast to ordinary regression model which estimated by the method of Least Squares Estimation. Goodness of fit in logit model is based on the likelihood ratio statistics and the t-statistics is used for testing the null hypothesis.
지금까지 고속철도와 고속도로의 계획 및 건설은 시설 간 연계 환승에 대한 고려 없이 개별시설 확충 위주로 진행되었으며. 이로 인해 시설의 효율적 투자 및 활용은 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 고속도로 연계성 향상으로 고속철도 수단선택행태에 미치는 영향을 다항로짓모형(Multinominal Logit Model)과 이항로짓모형(Binary Logit Model)을 활용하여 분석하였다. 모형개발을 위한 설문조사는 고속철도, 고속버스, 장거리 승용차 이용자를 대상으로 통행실태조사와 진술선호조사를 수행하였으며, 이를 통해 고속철도와 연계 환승수단에 대한 수단분담모형을 구축하였다. 수단선택모형을 통하여 고속도로와 고속철도가 연계 시 동탄역을 대상으로 사례분석을 수행한 결과 서울~부산 간 약 2시간의 통행시간이 단축되었으며, 이로 인해 약 30%의 수요증가 효과가 있는 것으로 분석되었다. 본 연구를 통하여 고속철도와 고속도로의 계획 시 연계 환승을 고려하여 건설 및 운영이 이루어질 경우, 고속철도의 이동성 기능과 고속도로의 접근성 기능을 결합함으로써 수단간 효율성을 극대화할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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