This article is to estimate the fishing frequency function in Korean recreational fishery with respect to socio-economic characteristics of anglers. First, the study described the characteristics of the entire angler population on the view points of 9 socio-economic variables. And then, the study divided the total angler population into three groups of in-land, sea, and mixed angler populations in order to investigate the differences in their characteristics. The study could confirm the existence of differences in regions, size of regions, and educational levels between the in - land and the sea angler populations by testing heterogeneity in the frequency table. The fishing frequency function is estimated using Poisson regression model in order to accomodate the count data(non-negative discrete random variable) aspects of the fishing frequency. However, the model specification error is found due to overdispersion of data. The model exhibits the lack of goodness of fit. The negative binomial regression model is adopted to cure the overdispersion of the data as an alternative estimation methodology. Finally, the study can confirm overdispersion does not exist in the model any more and the goodness of fit improved significantly to the reasonable level. The results of estimation of fishing frequency population modeled by the negative binomial regression models are following. The three variables of region, sex, and education have effects on the decision making process of fishing frequency in the case of in-land recreation fishery. On the other hand, the three variables of sex, age, and marriage status do the same job in the case of sea angler population. Among the left-over variables, both income and use of Internet variables now affect on the process in mixed angler population. Finally, the results of whole angler population show that all of the previous variables are proven to be statistically significant due to the summation of data with all three sub-groups of angler population.
This study deals with the safety of roundabout. The purpose of this study is to analyze the factors affecting the pedestrian accidents of roundabout near schools. In pursuing the above, this study gives particular attentions to comparatively analyzing the pedestrian accident by number of entry and circulatory lane. The traffic accident data from 2013 to 2015 are collected from TAAS data set of Road Traffic Authority. To develop the pedestrian accident model, the Poisson and negative binomial models has been utilized in this study. Such the dependent variable as the number of pedestrian accidents and the 24 independent variables as geometry, traffic volume and others are used. The main results are as follows. First, 3 Poisson and 2 negative binomial models(${\rho}^2$ of 0.153~0.426) which are all statistically significant are developed. Second, the common variable of models based on the number of circulatory roadway lane is analyzed to be the entry lane width and that of the number of entry lane is evaluated to be the design speed. Also specific variables are evaluated to splitter island, roundabout sign, number of approach road, bus stop and elementary school. Finally, the design speed might be expected to decrease the number of pedestrian accidents near schools.
Software reliability growth models are used in testing stages of software development to model the error content and time intervals betwewn software failures. In this paper, using priors for the number of fault with the negative binomial distribution nd the error rate with gamma distribution, Bayesian inference and model selection method for Jelinski-Moranda and Goel-Okumoto and Schick-Wolverton models in software reliability. For model selection, we explored the sum of the relative error, Braun statistic and median variation. In Bayesian computation process, we could avoid the multiple integration by the use of Gibbs sampling, which is a kind of Markov Chain Monte Carolo method to compute the posterior distribution. Using simulated data, Bayesian inference and model selection is studied.
본 연구는 청주시의 가로구간 교통사고를 다루고 있다. 연구의 목적은 가로구간의 사고모형을 개발하는 데 있다. 이를 위해서 이 연구에서는 전체 322개 세부구간으로 분리된 간선도로의 사고 자료를 이용하여 ZAM 모형을 개발하는데 중점을 두고 있다. ZAM 모형의 일종인 ZIP(zero inflated Poisson model)과 ZINB(zero inflated negative binomial model)를 중심으로 분석한 연구의 주요결과는 다음과 같다. 첫째, 모형의 적합성을 결정하는 Vuong 통계 값과 과분산계수 ${\alpha}$의 t 통계 값을 바탕으로 개발된 다양한 모형을 평가한 결과, 포아송, 음이항, ZIP 및 ZINB 회귀모형 중 ZINB 모형이 최적인 것으로 나타난다. 둘째, ZINB 모형은 t, ${\rho}$ 및 ${\rho}^2$값 (0.63)의 관점에서 보면, 다른 모형에 비해서 통계적으로 매우 의미 있는 모형으로 평가된다. 마지막으로, 개발된 ZINB 모형의 사고 요인은 교통량, 진출입구 수 그리고 중앙분리대 길이로 분석된다. 교통량과 진출입구 수는 사고발생에 '+'요인, 그리고 중앙분리대 길이는 '-'요인으로 평가된다.
본 논문에서는 제로팽창 음이항(ZINB) 회귀모형에서 회귀계수에 대한 추론방법으로 마코프체인몬테카를로(MC MC) 기법을 이용한 베이지안 추론방법을 제안하였다. 본 연구에서 고려한 ZINB 회귀모형은 반응변수의 평균뿐만 아니라 제로팽창확률에 대한 회귀모형을 고려한 것으로서 Jang, et al.(2010)의 연구를 확장한 것이다. 아울러 실제사례에 본 연구에서 제안한 베이지안 추론방법을 적용하고 과대산포를 허용하지 않는 제로팽창 포아송(ZIP) 회귀모형과 적합결과를 DIC를 이용하여 비교하였다. 실제 사례분석 결과 ZINB 회귀모형의 DIC가 ZIP모형보다 작게 나타나 ZINB 회귀모형이 ZIP 회귀모형보다 잘 적합되었음을 알 수 있었다.
In order to evaluate the effectiveness of management measures and to provide policy suggestions for the allocation of total allowable catch between recreational and commercial sectors, the economic value of red grouper recreational fishery in the United States Gulf of Mexico was estimated using a Travel Cost Method(TCM), Due to the characteristic of count data, a Poisson model(PM) and a Negative binomial model(NBM) were used in the TCM. Results of models showed that the NBM was statistically more suitable than the PM since the overdispersion problem occurred in the PM. Results also indicated all signs of the estimated parameters were as expected and were significant, except for a Boat parameter in both models. Based on the results of NBM, the total economic value of the recreational red grouper fishery was estimated to be $\$698.6$ and the value per trip was $\$179.5$. In addition, the total changes in expected consumer surplus due to changes in catch rates was $ \$42.3$.
부산의 금정산은 도시 숲의 중요성이 부각되면서 시민들의 방문이 증가하고 있으며 이로 인해 생태계 보전을 위한 비용은 증가하고 있다. 도시 숲에 대한 보전과 이용의 양 측면을 고려하면서 지속가능한 환경자원으로서 금정산을 보호하기 위해서는 비용편익 관점에서 정책적 판단이 중요해지고 있다. 이와 관련하여 도시 숲의 편익을 화폐적 가치로 측정하여 환경정책의 경제적 효율성을 확보하자는 취지에서 금정산의 가치를 추정하였다. 본 연구에서는 금정산을 당일 방문한 20세 이상의 성인 남녀를 개인면접의 방식으로 설문을 조사하여 개인여행비용법(ITCM)으로 가치를 추정하였다. 종속변수인 여행횟수가 특성상 비음정수이므로 가산자료모형인 포아송 모형, 음이항 모형, 절단된 포아송 모형 및 절단된 음이항 모형을 사용하였다. 분석결과를 바탕으로 추정된 금정산의 1회 여행에서 얻은 경제적 가치는 60,669원이고, 총경제적 가치는 252,383원으로 계산되었다. 여행비용(COST)을 적용하였을 때 절단된 음이항 모형으로부터 관광수요모형을 추정하여 보니 예상했던 바와 같이 여행비용(COST)이 적을수록 여행 횟수가 증가하였고, 연령(AGE), 결혼여부(MAR), 그리고 경관 만족도(SATI)는 방문수요에 영향을 미치지 못하는 것으로 분석되었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권2호
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pp.387-397
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2015
본 연구에서는 청년인턴 DB와 고용보험 DB를 사용하여 중소기업 청년인턴의 이직횟수에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 이직횟수는 음수가 아닌 정수 값만 가지는 계수 데이터 (count data)이므로 일반적인 선형회귀모형을 적용하는 것은 문제가 있다. 따라서 계수 데이터에 적합한 회귀모형으로 포아송 회귀모형, 영과잉 포아송 회귀모형, 음이항 회귀모형, 영과잉 음이항 회귀모형 등 4개의 회귀모형을 적용하였다. 분석결과 최적모형으로 영과잉 음이항 회귀모형이 선택되었다. 주요 분석결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 통제집단 (비인턴집단)에 비해서 처리집단 (인턴집단)이 통계적으로 유의하게 이직경험이 낮게 나타났다. 둘째, 연령이 작을수록 통계적으로 유의하게 이직경험이 낮게 나타났다. 셋째, 여자에 비해서 남자가 유의하게 이직횟수가 높게 나타났다. 마지막으로 기업규모가 클수록 이직횟수가 유의하게 감소하는 것으로 나타났다.
최근 빅데이터 시대의 도래와 함께 교통사고와 관련된 요인을 설명하기 용이해졌다. 이에따라 최신 분석 기법을 적용하여 교통사고 자료를 분석하고 시사점을 도출할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 고속도로 교통사고 자료를 이용하여 고속도로의 주요 분석 단위인 콘존의 교통사고 건수를 예측하기 위하여 음이항 회귀모형과 딥 러닝을 이용한 기법을 적용하고 예측 성능을 비교하였다. 예측 성능 비교 결과, 딥 러닝 모형의 MOE들이 음이항 회귀모형에 비해 다소 우수한 것으로 나타났으나, MAD 기준으로 차이는 미미한 것으로 나타났다. 하지만 딥 러닝을 이용할 경우 다른 독립변수들을 추가하는 것이 용이하고, 모형의 구조 등을 변경할 경우 예측 신뢰도를 더욱 증가시킬 수 있을 것으로 판단된다.
PURPOSES : In Korea, over 70 percent of the land consists of mountainous and rolling area. Thus, tunnels continue its upward trend as road network are extended. In these circumstances, the importance of tunnel has been increased nowadays and then its safety investigation and research should be performed. This study is focus on confirming and improving the safety of tunnel. On tunnel hood, sunglare effect can irritate driver's behavior instantly and this can result in incident. METHODS : The study of this phenomenon is rarely conducted in domestic and foreign papers, so there is no proper measure for this. This study analyzes the driving environment of the effect of sunglare effect on tunnel hood. RESULTS : Traffic accidents stem from complex set of factors. This study build the Traffic Accident Prediction Models to find out the effect of sunglare effect on tunnel's hood. The independent variables are traffic volume, geometric design of road, length of tunnel and road side environment. Using these variables, this model estimates accident frequency on tunnel hood by Poisson regression model and Negative binomial regression model. Although Poisson regression model have more proper goodness of fit than Negative binomial regression model, Poisson regression model has overdipersion problem. So the Negative binomial regression model is used in this analysis. CONCLUSIONS : Consequently, the model shows that sunglare effect can play a role in driving safety on tunnel hood. As a result, the information of sunglare effect should be noticed ahead of tunnel hood so this can prevent drivers from being in hazard situation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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