Journal of the Korean Data and Information Science Society

The Korean Data and Information Science Society (한국데이터정보과학회)
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Check for regression coefficient using jackknife and bootstrap methods in clinical data

잭나이프 및 붓스트랩 방법을 이용한 임상자료의 회귀계수 타당성 확인

  • 손기철 (대구가톨릭대학교 의과대학) ;
  • 신임희 (대구가톨릭대학교 의과대학)
  • Received : 2012.05.10
  • Accepted : 2012.06.04
  • Published : 2012.07.31
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Abstract

There are lots of analysis to determine the relation between dependent variable and explanatory variables. Often the regression analysis is used to do this, and we can analyze the how much the explanatory variable can be related with dependent variable and how much the regression model can explain the data. But the validation check of regression model is usually determined by coefficient of determination. We should check the validation of regression coefficient with different methods. This paper introduces the method for validation check the regression coefficient using the jackknife regression and bootstrap regression in clinical data.

여러 임상자료를 이용하여 반응변수와 설명변수간의 관계를 규명하는 분석이 많이 이루어지고 있다. 이를 위해서 회귀분석이 흔히 사용되고 있으며, 이를 통해 설명변수가 반응변수를 얼마나 설명하는지 또한 모형이 얼마나 자료에 적합한지에 대해 분석하고 있다. 그러나 임상자료로 분석된 회귀모형에 대한 타당성 확인은 대부분 분석된 회귀모형이 얼마나 자료를 설명하는가를 나타내는 결정계수만을 살펴보는 것에 그치고 있다. 결정계수 이외의 다른 방법으로도 분석된 회귀모형의 회귀계수에 대한 타당성을 확인할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 잭나이프 회귀분석과 붓스트랩 회귀분석을 이용하여 임상자료로 분석한 회귀모형의 회귀계수에 대한 타당성을 확인하는 방법을 소개하고자 한다.

Keywords

References

  1. Dette, H. and Munk, A. (1998). Validation of linear regression models. The Annals of Statistics, 2, 778-800.
  2. Efron, B. (1979). Bootstrap method: Another look at the jackknife. Annals of Statistics, 7, 1-26. https://doi.org/10.1214/aos/1176344552
  3. Efron, B. and Gong, G. (1983). A leisurely look at the bootstrap, the jackknife, and cross-validation. American Statistician, 37, 36-48.
  4. Efron, B. and Tibshirani, R. J. (1993). An introduction to the bootstrap, Chapman & Hall, New York.
  5. Freedman, D. A. and Peters, S. C. (1984). Bootstrapping a regression equation: Some empirical results. Journal of the American Statistical Association, 79, 9-106. https://doi.org/10.1080/01621459.1984.10477054
  6. Good, P. (2005). Introduction to statistics through resampling methods and R/S-PLUS, John Wiley & Sons, New York.
  7. Sahinler, S. and Topuz, D. (2007). Bootstrap and jackknife resampling algorithm for estimation of regression parameters. Journal of Applied Quantitative Methods, 2, 188-199.
  8. Shao, J. and Tu, D. (1995). The jackknife and bootstrap, Springer, New York.
  9. Shin I. H. (2008). Solution medical statistics series 1, Koonja, Seoul.
  10. Wu, C. F. J. (1986). Jackknife, bootstrap and other resampling methods in regression analysis. The Annals of Statistics, 14, 1343-1350. https://doi.org/10.1214/aos/1176350161

Cited by

  1. Estimation of confidence interval in exponential distribution for the greenhouse gas inventory uncertainty by the simulation study vol.24, pp.4, 2013, https://doi.org/10.7465/jkdi.2013.24.4.825
  2. MODIS NDVI와 기상자료를 이용한 미국 일리노이, 아이오와주 옥수수, 콩 수량 추정 vol.33, pp.5, 2012, https://doi.org/10.7780/kjrs.2017.33.5.2.13