본 연구는 개별형태모형 중에서 다항로짓모형을 이용하여 대구시의 대중교통 이용자를 대상으로 한 환승교통수단선택모형을 구축한 것이다. 다항로짓모형 추정을 위해 사용된 종속변수는 버스${\leftrightarrow}$버스, 버스${\leftrightarrow}$지하철, 지하철${\leftrightarrow}$지하철, 버스${\leftrightarrow}$기타교통수단, 지하철${\leftrightarrow}$기타교통수단의 5가지 유형을 사용하였고, 환승교통 수단선택에 영향을 미칠 것으로 예상되는 설명변수로는 성별, 나이, 교통주체, 통행목적, 환승지역, 통행비용, 통행시간의 7가지를 사용하였다. 구축한 다항로짓모형을 이용하여 주어진 설명변수의 값에 대한 환승확률을 산정하였고, 모형의 적합도를 나타내는 ${\rho}^2$는 0.354로서 적합하게 나타났다. 설명변수(통행시간, 통행비용)값의 변화에 따른 확률변화를 가지고 한계효과를 분석하였다. 통행시간에 따른 환승의 한계효과는 통행시간이 증가하면 할수록 버스${\leftrightarrow}$버스, 버스${\leftrightarrow}$지하철의 이용객들이 지하철${\leftrightarrow}$지하철로 전환되는 것으로 분석되었으며, 통행요금에 따른 환승의 한계효과 분석에서는 버스${\leftrightarrow}$버스, 버스${\leftrightarrow}$지하철의 이용요금이 증가함에 따라 버스 및 지하철${\leftrightarrow}$기타교통수단으로의 전환이 증가하는 것으로 분석되었다.
한국지구물리탐사학회 2003년도 Proceedings of the international symposium on the fusion technology
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pp.340-343
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2003
This study presents a practical procedure for the Bayesian inversion of geophysical data by Markov chain Monte Carlo (MCMC) sampling and geostatistics. We have applied geostatistical techniques for the acquisition of prior model information, and then the MCMC method was adopted to infer the characteristics of the marginal distributions of model parameters. For the Bayesian inversion of dipole-dipole array resistivity data, we have used the indicator kriging and simulation techniques to generate cumulative density functions from Schlumberger array resistivity data and well logging data, and obtained prior information by cokriging and simulations from covariogram models. The indicator approach makes it possible to incorporate non-parametric information into the probabilistic density function. We have also adopted the MCMC approach, based on Gibbs sampling, to examine the characteristics of a posteriori probability density function and the marginal distribution of each parameter. This approach provides an effective way to treat Bayesian inversion of geophysical data and reduce the non-uniqueness by incorporating various prior information.
이 논문에서는 공간상관 (spatial correlation) 센서네트워크에서 효과적이고 신뢰성있는 센서 데이터 수집을 위한 각 센서의 측정 확률 분배를 고려한다. 즉, 신뢰성이 높은 측정 데이터를 전달해주는 센서에게 더 높은 측정 확률을 분배하여 더 자주 측정되게 하는 것이다. 상관 모델은 각 센서의 전송파워 제한, 측정과정과 무선전송과정에서 발생될 수 있는 노이즈, 무선 채널의 감쇄를 고려하여 만들어진다. 그리고, 데이터 수집의 신뢰성은 데이터 수집 노드 (sink node)에서 왜곡 오차 (distortion error)를 계산함으로써 측정된다. 우리는 이 측정 분배를 정의된 공간상관상에서 협력게임으로 모델링하고 각 센서의 측정 확률을 Shapley Value를 통해 할당한다. Shapley Value는 협력게임에서 각 플레이어의 공헌도를 측정하는 방법으로, 공간상관 센서네트워크에서 각 센서들의 데이터 수집의 공헌도를 측정하는 데 사용될 수 있다. 따라서, 우리는 각 센서의 공헌도에 비례하여 측정 확률을 분배하는 것이다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제28권6호
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pp.97-116
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2021
Due to the decrease in the school-age population and government regulations, universities have made great efforts to secure their own competitiveness. In particular, the selection of universities with financial support based on the recent evaluation of the Ministry of Education has become a major concern enough to affect the existence of the university itself. This paper extracts three-year data from 124 major private universities nationwide, and quantitatively analyzes the variables of major universities selected as self-improvement universities, competency reinforcement universities, and universities with limited financial support. As a result of estimating the selection of self-powered universities using the ordered logit model by hierarchically inputting 12 variables, student competitiveness in the metropolitan area (1.318**), Educational Restitution Rate (4.078***), University operation expenditure index rate (1.088***) values were found. Significant positive coefficient values were found in the admission enrollment rate (45.98***) and the enrollment rate (13.25***). As a result of analyzing the marginal effects, the increase in the rate of reduction of education costs has always been positive in the selection of self-powered universities, but it was observed that the rate of increase decreases in areas of increase of 150% or more. On the contrary, the probability of becoming a Em-powered university was negative in all sectors, but on the contrary, it was analyzed that marginal effects increased at the same time point. On the other hand, the employment rate of graduates was not able to find direct significance with the result of the selection of Self powered universities. Through this paper, it is expected that each university will analyze the possibility and shortcomings of the selection of Self powered universities in policy making, and in particular, the risk of dropout of selection for the vulnerable field can be predicted using marginal effects. It can be used as major research data for both university evaluators, university officials and students.
Purpose - As consumers' needs for purchasing fresh and safe food have been bigger in Korea, their interest in local food is also growing recently. So, the number of local food stores has been increased from 3 in 2012 to 103 in 2015. Local food stores should operate a business responding consumers' needs in order that local food stores are not to be a one-time fad. Therefore, the purpose of this study is to analyze the characteristics of consumers who use a local food store and provide helpful implications to design a strategy for sustainable growth of local food store. Research design, data, and methodology - In this study, Probit model was used for empirical analysis in order to examine the effect of purchase choice attributes of agricultural products, consumer's satisfaction, and their demographic factors upon the intention to use a local food store. After estimating coefficients of the probit model, marginal effects were calculated as a standard normal, and cumulative distribution is differentiated with respect to explanatory variables. To collect the data, questionnaire survey was carried out with the consumers using the local food store (Youngjin Nonghyup near to Jeonju city located in Jeollabuk-do). Result - The data analysis found that the more consumers are satisfied with local food store, the higher intention they have to use the local food store. In addition, it was known that the factors related to quality of agricultural products and shopping convenience among the purchase choice attributes have a considerable impact on the purchase intention of a local food store. In demographic factors, income was turned out to be an important factor affecting purchase intention of local food. Such a result supports the hypothesis that high income consumers are likely to purchase local food, which is based on the inference that consumers who have a high income tend to pursue wellbeing life. Futhermore, information delivery, through a reputable media source among general factors, was known to play an important role in forming an intention to purchase local food. According to the analysis of marginal effects, probability of purchase intention of a local food store is increased by 11.4%, if a monthly average income of a household is above 4.5 million Won(Korean currency). If purchasing satisfaction with local food stores is high, the probability of purchase intention would be increased by 24.1%. Likewise, such a probability goes up by 8.7%, 5.8%, respectively as an increasing one unit of quality of agricultural products and shopping convenience of local food stores, respectively. Conclusion - For attaining sustainable growth in a local food store, it is considered necessarily to establish a proper store operation system to meet consumers' needs, especially for quality and shopping convenience of local food. Moreover, as it was found that appropriate communication through media source has a positive effect on the intention to use local food store, PR activity seems to be necessary to expand the consumers' demands for local foods.
확률강우량은 수공구조물의 설계에 있어 중요한 역할을 하며 이러한 확률강우량의 산정은 일반적으로 일변량 빈도해석을 수행하고 최적의 확률분포형을 찾아냄으로써 계산된다. 하지만 일변량 빈도해석은 수행 시 지속기간이 제한적이라는 단점이 있으며 이를 보완하기 위해 본 연구에서는 이변량 빈도해석을 수행하였다. 다변량 모형인 copula 모형 중3가지의 분포형을 이용하여 5개 지점의 연최대강우사상에 대해 이 변량 빈도해석을 수행하였으며 확률변수로 강우량과 지속기간을 사용하였다. 주변분포형은 강우량에는 Gumbel (GUM), generalized logistic (GLO) 분포형, 지속기간에는 generalized extreme value (GEV), GUM, GLO 분포형이사용됐으며 copula 모형은Frank, Joe, Gumbel-Hougaard 모형을 이용하였다. 주변분포형의 매개변수는 확률가중모멘트법을 이용하여 추정하였으며, copula 모형의 매개변수는 준모수방법인 의사최우도법을 사용하여 구하였다. 이를 통해 얻어진 확률강우량을 주변분포형과 copula 모형을바꾸어가며 비교하였다. 그 결과, 주변분포형의 종류에 따른 변화에서는 지속기간의 분포형에는 크게 영향을 받지 않는 것으로 나타났다. 강우량의 분포형에 따라서는 조금씩 차이가 났으며 강우량의 분포형이 GUM일 경우, GLO일 때에 비해 재현기간이 증가할수록 확률강우량이 증가하는 경향이 두드러졌다. Copula 모형별로 비교해보았을 때, Joe, Gumbel-Hougaard 모형은 비슷한 경향을 나타내었으며 Frank 모형은 재현기간의 증가에 따른 확률강우량의 증가가 강하게 나타냈다.
This article is concerned with the selecting predictor variables to be included in building a class of binary response t-link regression models where both probit and logistic regression models can e approximately taken as members of the class. It is based on a modification of the stochastic search variable selection method(SSVS), intended to propose and develop a Bayesian procedure that used probabilistic considerations for selecting promising subsets of predictor variables. The procedure reformulates the binary response t-link regression setup in a hierarchical truncated normal mixture model by introducing a set of hyperparameters that will be used to identify subset choices. In this setup, the most promising subset of predictors can be identified as that with highest posterior probability in the marginal posterior distribution of the hyperparameters. To highlight the merit of the procedure, an illustrative numerical example is given.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제21권2호
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pp.193-200
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2014
It was recognized by some researchers that the disturbance variance in a censored regression model is frequently underestimated by the maximum likelihood method. This underestimation has implications for the estimation of marginal effects and asymptotic standard errors. For instance, the actual coverage probability of the confidence interval based on a maximum likelihood estimate can be significantly smaller than the nominal confidence level; consequently, a Bayesian estimation is considered to overcome this difficulty. The behaviors of the maximum likelihood and Bayesian estimators of disturbance variance are examined in a fixed effects panel regression model with a limited dependent variable, which is known to have the incidental parameter problem. Behavior under random effect assumption is also investigated.
본 연구는 2004~2007년 기간 중 혼인통계에 관한 통계청의 마이크로데이터서비스시스템 원자료를 사용해 지역, 교육수준, 직종, 결혼종류 등 각 항목별로 남녀 결혼연령차 및 여성연상혼 현황을 분석하고, 여성연상혼에 영향을 미친 결정요인을 로짓모형(logit model)과 다항로짓모형 (multinomial logit model)을 활용해 고찰한다. 본 연구의 분석결과에 따르면, 여성연상혼은 여성의 교육수준이나 직종 자체보다는 남녀의 교육수준 차이나 소득차이와 더 큰 관련성을 갖고있는 것으로 나타났다. 즉 여성연상혼은 여성의 교육수준과 직종(소득)이 남성보다 우월할 때 더 많이 발생하였다. 보다 구체적으로, 남성의 소득이 여성보다 100만원 더 적을 경우에 여성연상혼 확률은 0.7% 가량 증가하였다. 동갑혼 선택확률의 결정요인은 여성연상혼과 비교해 약간 차이가 났다. 예를 들어, 여성이 재혼인 경우에는 남성연상혼과 비교해 여성연상혼 선택확률은 증가하였지만 동갑혼 선택확률은 감소하였다. 본 연구는 그간 일반 대중매체를 통해서 종종 논의되었던 사회적 관심문제를 과학적 분석방법을 통해 규명해본다는 점에 의의가 있다.
평가자간 평가 일치도(measure of agreement)를 나타내는 모수 $\kappa$와 양성 반응 비율 $\mu$를 지닌 베타-이항 분포 모형은 심리학 분야에서 많이 다루어지는 모형이다. 이 모형에서 $\kappa$에 대한 추정은 $\mu$가 0에 가까운 값을 가질 때 우도함수를 이용한 전통적 추론 방법의 적용이 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제를 Gibbs sampler를 이용한 Bayesian 분석 방법을 적용시켜 주변 사후 밀도 함수를 추정하였으며 이를 이용하여 Bayesian 추정값도 구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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