Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제13권2호
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pp.129-138
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2002
This paper deals with logistic regression models for analysing separation rates from majors. The model building procedure shows how to incoporate the effects of some factors causing from three-way nested sampling scheme and discusses what type of characteristics as independent variables directly affecting the rates should be considered.
This paper aims to predict Busan's regional product and employment using the logistic regression models and machine learning models. The following are the main findings of the empirical analysis. First, the OLS regression model shows that the main industries such as electricity and electronics, machine and transport, and finance and insurance affect the Busan's income positively. Second, the binomial logistic regression models show that the Busan's strategic industries such as the future transport machinery, life-care, and smart marine industries contribute on the Busan's income in large order. Third, the multinomial logistic regression models show that the Korea's main industries such as the precise machinery, transport equipment, and machinery influence the Busan's economy positively. And Korea's exports and the depreciation can affect Busan's economy more positively at the higher employment level. Fourth, the voting ensemble model show the higher predictive power than artificial neural network model and support vector machine models. Furthermore, the gradient boosting model and the random forest show the higher predictive power than the voting model in large order.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권1호
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pp.21-32
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2010
그래픽적 회귀는 모형에 대한 가정을 하지 않고 회귀정보를 모두 포함하는 충분요약그림을 찾아내는 분석 방법으로 모든 회귀정보를 저차원의 그림으로 표현할 수 있게 하는 데에 그 목적이 있다. 잔차산점도를 이용한 모형의 평가는 적용 범위가 선형회귀모형에 국한되는 문제점이 있기 때문에 일반화선형모형에서는 그 대안으로 주변모형 산점도를 이용하여 모형의 적절성을 평가한다. 본 논문에서는 일반화선형모형 중에서 이진반응변수를 갖는 로지스틱모형에서의 그래픽적 회귀 방법과 주변모형 산점도를 이용한 모형평가 방법을 알아본다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권6호
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pp.1465-1475
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2013
The chi-square type test statistic is the most commonly used test in terms of measuring testing goodness-of-fit for multinomial logistic regression model, which has its grouped data (binomial data) and ungrouped (binary) data classified by a covariate pattern. Chi-square type statistic is not a satisfactory gauge, however, because the ungrouped Pearson chi-square statistic does not adhere well to the chi-square statistic and the ungrouped Pearson chi-square statistic is also not a satisfactory form of measurement in itself. Currently, goodness-of-fit in the ordinal setting is often assessed using the Pearson chi-square statistic and deviance tests. These tests involve creating a contingency table in which rows consist of all possible cross-classifications of the model covariates, and columns consist of the levels of the ordinal response. I examined goodness-of-fit tests for a proportional odds logistic regression model-the most commonly used regression model for an ordinal response variable. Using a simulation study, I investigated the distribution and power properties of this test and compared these with those of three other goodness-of-fit tests. The new test had lower power than the existing tests; however, it was able to detect a greater number of the different types of lack of fit considered in this study. I illustrated the ability of the tests to detect lack of fit using a study of aftercare decisions for psychiatrically hospitalized adolescents.
0의 값을 과도하게 포함하는 가산자료는 다양한 연구 분야에서 흔히 나타난다. 영과잉 모형은 영과잉 가산자료를 분석하기 위해 가장 일반적으로 사용되는 모형이다. 영과잉 모형에 대한 전통적인 베이지안 추론은 조건부 사후분포의 형태가 폐쇄형 분포로 나타나지 않아 모형 적합 과정이 용이하지 않다는 한계점이 존재했다. 그러나 최근 Pillow와 Scott (2012)과 Polson 등 (2013)이 제안한 폴랴-감마 자료확대전략으로 인해, 로지스틱 회귀모형과 음이항 회귀모형에서 깁스 샘플링을 통한 추론이 가능해지면서, 영과잉 모형에 대한 베이지안 추론이 용이해졌다. 본 논문에서는 베이지안 추론에 기반한 영과잉 음이항 회귀모형을 Min과 Agresti(2005)에서 분석된 약학 연구 자료에 적용해본다. 분석에 사용된 자료는 경시적 영과잉 가산자료로 복잡한 자료 구조를 가지고 있다. 모형 적합 과정에서는 깁스 샘플링을 통한 추론을 수행하기 위해 폴랴-감마 자료확대전략을 사용한다.
The purpose of this study is to analyze the effects of abolishing the low-pesticide agricultural product certification on environmentally friendly farming. A survey was conducted to quantitatively analyze farming practices and factors that change farming practice. It was found that only 17.0% of low-pesticide fruit farmers said that they will change their farming practice into organic or pesticide-free farming. With regard to the factors of farming practice change, binomial logistic regression model was applied for the analysis. In the analysis, it was found that farmers who grow the low-pesticide agricultural product are more likely to change their farming practice into organic or pesticide-free farming, as their expected price of organic or pesticide-free products is high, their area size is small, price premium of low-pesticide agricultural product is low, the frequency of their training is high. It is necessary to enhance the direct payment system to enlarge organic and nonpesticide acreage, and pest management techniques for fruits should be developed for low-pesticide fruit farmers to change their practice into organic and nonpesticide practice. Dissemination of cultivation manual, introduction of insurance to farmers, improvement of certificate system, and advertising and marketing of environment-friendly agricultural products are useful to develop environment-friendly agriculture.
Purpose: This study was conducted to identify risk factors that influence the probability and severity of elder abuse in community-dwelling older adults. Methods: This study was a cross-sectional descriptive study. Self-report questionnaires were used to collect data from community-dwelling Koreans, 65 and older (N=416). Logistic regression, negative binomial regression and zero-inflated negative binomial regression model for abuse count data were utilized to determine risk factors for elder abuse. Results: The rate of older adults who experienced any one category of abuse was 32.5%. By zero-inflated negative binomial regression analysis, the experience of verbal-psychological abuse was associated with marital status and family support, while the experience of physical abuse was associated with self-esteem, perceived economic stress and family support. Family support was found to be a salient risk factor of probability of abuse in both verbal-psychological and physical abuse. Self-esteem was found to be a salient risk factor of probability and severity of abuse in physical abuse alone. Conclusion: The findings suggest that tailored prevention and intervention considering both types of elder abuse and target populations might be beneficial for preventative efficiency of elder abuse.
Responsible tourism has become an established area of the tourism industry. This study aims to identify the factors that influence re-participation in responsible tourism in rural Korea. On-site survey was conducted on 436 tourists by seven responsible tourism agencies in Korea. The motivation for responsible tourists was categorized into seven types: family togetherness, escape and relaxation, personal growth, social interaction, various experiences, learning, and natural experience. The estimation of a binary logistic regression model determined the characteristics of responsible tourists who are most likely to opt for re-participation in responsible tourism. Results indicated that important factors for re-participation in responsible tourism were 'age', 'educational level', 'accompany', 'length of stay', and 'motivation'. The results implied that tourists' internal and external factors are important for re-participation in responsible tourism. It is expected that this study will contribute to the market expansion of responsible tourism.
Purpose: This study aims to explore the factors affecting the willingness to pay for chicken delivery services targeting college students. The results of this study provide insights for improving food delivery market services and developing effective marketing strategies. Research design, data and methodology: A survey employing a questionnaire was administered to students at Chungbuk National University over a 10-day period from May 15 to May 24, 2023. Out of 232 distributed surveys, 218 were considered suitable for analysis. Binomial logistic regression analysis was conducted with the willingness to pay for delivery fees contingent on chicken price, serving as the dependent variable. Results: The main findings are following. First, as the price of chicken increases, the percentage of individuals willing to pay more than 2,000 won for delivery services decreases. Second, regardless of chicken price, males exhibit a lower tendency to bear higher delivery service fees compared to females. Lastly, those who lack awareness of their recent delivery fees or have previously paid charges exceeding 3,000 won demonstrate a greater propensity to pay higher delivery service fees compared to those who have paid fees below 3,000 won. Conclusions: It is essential for chicken sellers to identify key customer segments such as single-person households, and offer pricing and services tailored to their needs and preferences.
전 세계적으로 자동차 시장은 전기차, 수소차와 같은 친환경 차량의 도입이 추진되고 있다. 그러나 내연기관 차량 대비 고가의 차량가격, 제한적인 주행거리 등의 단점은 친환경 차량 확대에 장애요인이 되고 있다. 이에 본 연구에서는 친환경 차량인 전기차 구매에 미치는 영향요인을 분석하기 위해 이항 로지스틱 회귀 모형을 구축하였다. 모형의 종속변수는 구매의사 여부, 독립변수는 사회 경제적 변수와 전기차 구매에 영향을 미치는 특성변수로 설정하였으며, 다중공선성 문제를 해결하기 위해 독립변수 간 상관관계를 분석하여 상관계수가 높은 변수들을 제외하였다. 분석결과, 사회경제적변수인 차량보유대수, 성별, 나이는 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 반면, 차량가격에 영향을 미치는 변수와 전기차 충전과 관련된 변수, 전기차 정책 및 시승정보 제공 부족 변수는 전기차 구매에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이를 통해 향후 전기차 보급과 관련된 정책 입안 시 전기차의 가격 결정과 찾아가는 전기차 충전 서비스 운영 등 충전 불편 해소 방안, 전기차에 대한 정보 제공 및 시승기회 확대 등의 정책을 추진하는 것이 바람직할 것으로 보인다. 본 연구 결과는 지자체 전기차 보급 활성화 및 정책 수립에 도움이 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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