본 논문은 의학분야에서 주로 사용되는 메타분석 중 그룹화 임의효과 모형(grouped random effects model)을 프라빗 연결함수(probit link function)를 이용하여 베이즈적 관점에서 연구하였다. 이때 프라빗 함수를 강요하기 위해 잠재변수를 정의하였고, 사전 분포를 달리한 세가지 모형을 고려하였다. 주어진 세가지 모형들에게서 적합한 모형 선택을 위하여 베이즈 인자(Bayes factor, BF)와 유사베이즈 인자(pseudo-Bayes factor, PsBF)를 이용하였다. 깁스샘플러와 메트로폴리스 알고리즘을 이용하여 베이지안 계산상의 어려움을 해결하였다. 예로써, 새로운 간질약에 대한 효과를 조사하기 위하여 앞에서 제시된 방법으로 해석하였다.
본 연구는 최근 소비가 급격히 감소하고 있는 장미를 대상으로 구입특성 및 선호속성의 변화를 분석하고, 수요확대를 위한 적절한 마케팅 믹스전략을 탐색하기 위해 시행되었다. 2007~2011년 동안의 동태적 변화를 파악하기 위해 관련 선행연구인 Kim, et al.(2007)의 분석결과와 비교하였고, 이들 연구와 동일한 조사패널과 분석기법을 이용하였다. 설문조사는 서울, 인천, 경기지역에 거주하는 1,100명을 대상으로 인구사회학적 변수, 절화 장미의 구매특성, 선호속성 파악을 위한 선택실험 문항 등으로 구분하여 시행하였다. 응답결과 1,023개의 유효표본이 추출되었고, 이를 이용하여 구입의향 변화 등 소비자 구입특성 및 선호속성 변화를 분석하였다. 구입의향 분석을 위해 순위 프로빗모형을 이용하였고, 선호속성 및 속성별 추가지불의사액 추정을 위해 다항로짓모형을 이용하였다. 분석결과를 토대로 절화 장미 표적시장(target market)을 설정하고, 상품특성(product), 상품가격(price), 판매장소(place), 판매촉진(promotion) 등 마케팅 4P를 조합한 마케팅 믹스전략을 제안하였다.
이 논문에서는 2008년 한국제조업혁신조사를 이용하여 다양한 기업특성이 연구개발 정부지원의 수혜에 어떠한 영향을 끼치는가를 분석한다. 분석에는 정부지원 수혜 여부를 다양한 기업특성에 대해 회귀분석한 프로빗 모형이 이용되었다. 이 논문은 연구개발 정부지원의 수혜대상 선정 문제를 프로그램 단위가 아닌 국가 전체의 차원에서 본격적으로 다루었다는 점에서 의의를 지니며, 특히 지역 및 산업 변수의 영향을 분석한 것은 최초의 시도로 평가될 수 있다. 또한, 정부지원의 사전적 정책목표의 달성 여부를 실증분석 결과에 비추어 평가한다. 분석 결과, 기업규모와 수출이 정부지원 수혜에 긍정적인 영향을 끼치는 것으로 나타났으며, 혁신기업 지정, 연구소 보유, 연구인력 등 기업이 보유한 혁신 역량 또한 수혜확률을 높이는 것으로 나타났다. 또한, 산업별로는 화학산업과 자동차 산업이, 지역별로는 대경권 및 부경권이 특히 유리한 것으로 나타났다.
최근 폭등하는 자동차의 이용과 교통사고의 증가는 물적 손실이란 측면에서 뿐만 아니라, 국민의 기본 생활권을 위협한다는 측면에서 교통사고를 줄이기 위한 많은 노력이 요구된다. 특히, 일반 도로구간에 비해 사고의 잠재성이 상대적으로 높은 교차로의 경우 이에 대한 적절한 대책이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 교차로 교통사고에 있어서 사고 심각도에 영향을 미치는 요인들을 분석하고 이를 통하여 교차로 안전성 향상에 기여하고자 한다. 사고 심각도 분석에 있어서 사고 자료의 특성을 고려하여 순서형 확률모형 중 적절한 모형을 적용하였다. 데이터의 ${\epsilon}_i$(오차항)의 분포를 정규분포로 가정하여 순서형 프로빗 모형을 적용하였고 모형의 설명력과 적합성을 나타내는 $p^2$(우도비)와 $x^2$(Chi-square)의 값을 이용하여 최적의 사고 심각도 모형을 개발하였다. 개발된 심각도 모형을 분석한 결과, 교차로 교통사고 심각도에 영향을 미치는 변수는 부도로 교통량, 주도로 중차량 비율, 주도로 우회전 비율, 주도로 조명시설, 주도로 제약시설, 부도로 좌회전 유도선 등으로 분석되었다.
본 연구는 정보통신 기기 및 관련 서비스에 대한 소비자들의 구매행태를 분석하고, 다양한 정보통신 기기 및 서비스 간의 상관관계를 파악하고자 한다. 본 연구는 다양한 제품과 서비스의 다중선택 상황을 동시에 고려함으로써, 각 제품 및 서비스 그룹 내의 상관관계뿐만 아니라 그룹 간의 상관관계도 추가적으로 살펴보고자 한다. 분석자료는 소비자 설문조사를 통해 수집하였으며, 인구통계학 변수를 고려한 다변량 프로빗 모형(Multivariate Probit Model)과 분산-공분산 행렬(Variance-covariance Matrix)을 분석하기 위한 대안상수 모형(Alternative Specific Constant Model)을 각각 추정하였다. 또한 다차원척도 분석(Multi-dimensional Scaling Method)을 이용하여 제품 및 서비스 간의 관계도를 도식화하였으며, 다양한 정보통신 기기 및 서비스 간의 대체 또는 보완 관계를 도출하였다. 본 연구는 소비자들의 구매행태를 이해하고 예측함으로써 신제품과 서비스의 개발에 유용한 정보를 제공할 것으로 기대된다.
이진 데이터는 일상 생활에서 자주 접할 수 있는 데이터이다. 이진 데이터를 회귀 분석하는 방법으로 로지스틱(Logistic), 프로빗(Probit), Cauchit, Complementary log-log 모형이 주로 쓰이는데, 이 방법 이외에도 Liu(2004)가 제시한 t 분포를 이용한 로빗(Robit) 모형, Kim 등 (2008)에서 제시한 일반화 t-link 모형을 이용한 방법 등이 있다. 유연한 분포를 이용하면 유연한 회귀 모형이 가능해지는 점에 착안하여, 이 논문에서는 Theodossiou(1998)에서 제시된 기운 일반화 t 분포 (Skewed Generalized t Distribution)의 이용하여 우도 함수를 최대로 하는 이진 데이터 회귀 모형을 소개한다. 기운 일반화 t 분포를 R glm 함수, R sgt 패키지를 연결하여 이 논문에서 제시한 방법을 R로 분석할 수 있는 방법을 소개하고, 피마 인디언(Pima Indian) 데이터를 분석한다.
The main causes of traffic accidents can be classified by 3 factors - human error, vehicle deficiency and road environmental problem and most accidents occurs not only 1 factor but combination of 2 or 3-factors. Among these factors, road environmental factor is the most important factor due to influence the behavior of cars and road users and road environmental factor affects 30% of total accidents approximately. The 5 years traffic accidents data analyzed to verify the accidents severity on Korea National Highways. In order to analyze the severity, Ordered Probit Model was used. As a independent variables of this model the number of lane, neighbor road environments, sight distance, vertical grade, lane width, shoulder width and traffic volume were used and as a dependent variables the minor injuries, serious injuries and fatalities were used. Research results shows that sight distance and lane width are identified as significant factors for the traffic accident severity and lesser sight distance and lane width shows greater traffic accident severity.
The purpose of this study is to investigate whether the effect of the Strong Small Farm Development Project by Rural Development Administration is positively associated with participating farmers. The data that used in this study is a survey data that targets 442 farming households who have participated in the strong small farm development project. This study applies ordered-probit model to evaluate level of the participants' satisfaction of the project. This study found that participants' level of satisfaction is closely associated by satisfaction level of project contents that contains education and consulting, friendly attitude toward the project, active participation of the project, and understanding of the project's contents and their importances. Based on research findings, this research provides some implications of future upbringing policy for strong small farms and the principal point of the policy that leads to succeed in implementing the project when formulating agricultural policy in participants view. the strong small farms.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제23권4호
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pp.41-53
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2016
According to the price-decline effect, the art auction prices are known to decrease with the order of auction sale. Our empirical study investigates the presence for the price-decline effect using the data for Korean antique art hosted by the Seoul Auction in September, 2015. We apply the Hedonic price model to the data and examine the relation between the sale order and auction price. Our empirical evidences show that the well-known price decline effect is not present for the case of Korean antique auction in 2015. We confirm our results by estimating the ordered probit model. From the view of the price-decline effect, our results suggest that the Korean antique auction data exhibits different characteristics from most of the foreign art auction data.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권3호
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pp.653-661
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2016
본 연구에서는 한국 프로야구의 승률을 추정하기 위하여 야구 경기의 피타고라스 정리라고 불리우는 방법을 사용하였고, 이 방법을 확장한 일반화 피타고라스 정리도 이용하면서 일반화 피타고라스 정리의 최적 지수 값을 찾아보았다. 그리고 다른 추정 방법들인 로지스틱 모형과 프로빗 모형의 사용을 제안하였다. 평균제곱오차의 제곱근 (RMSE)을 판정기준으로, 피타고라스 정리와 제안된 모형들의 효율성을 서로 비교하였다. 사용한 자료는 1982년부터 2015년 7월까지의 모든 한국 프로야구 기록이며, 제안한 방법은 일반화 피타고라스 정리를 이용한 승률 추정 방법보다 평균제곱오차의 관점에서 다소 나아졌음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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