보건 데이터 활용에 관한 연구(II)

A study of the Health Data Application

  • 임기영 (한밭대학교 전기전자제어 공학부) ;
  • 조은희 (원광대학교 의무행정과)
  • Lim, Gi-Young (Dept. of Control & Instrumentation Engr, Hanbat National University) ;
  • Cho, Eun-Hee (Deptment of Medical Administration, Wonkwang Health Science College)
  • 발행 : 2001.10.12

초록

정규분포 등의 가정이 곤란한 복잡한 밀도 분포에 대해 데이터의 선험적인 지식 없이 해석하기 위해 다수의 항목이 되고 복잡한 밀도 분포를 가진 데이터를 보다 소수의 단순한 밀도 분포가 되는 그룹으로 분류하는 방법을 나타내었고 데이터를 그룹으로 분류하는데 표본에 의한 분류와 항목에 의한 분류를 할 수 있다. 선험지식을 사용하지 않고 데이터를 분류하면 Parzen의 창함수에 의한 추정과 대수우도에 의한 평가함수를 사용하는 것으로 복잡한 형상을 가진 밀도분포도 선험지식 없이 해석이 가능하다. 표본의 밀도 분포와 항목의 밀도분포를 나타내기 위하여 다수의 밀도 분포의 합과 곱의 형으로 전개하는 방법을 보였고 제안하는 방법을 의도적으로 생성한 데이터에 적용하여 원래의 밀도분포에 따라 분류결과를 얻을 수 있었다.

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