• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제5권2호
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• pp.447-458
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• 1998

본 논문에서는 환자의 수명과 치료횟수의 모형화를 위해 관측가능한 공변량을 포함하는 동시에 두 변수에 영향을 미치는 관측불가능한 환경요인을 고려하기 위한 개별환경효과모형을 도입하고자 한다. 개별환경효과를 나타내는 분포를 감마분포로 가정하여 사망시간과 치료횟수의 모형을 개발하고, 모형에 포함된 모수의 추론과정을 논의하며, 개발된 모형을 Autologous Blood and Marrow Transplant Registry(ABMTR)에 등록된 환자의 자료에 적용하여 환경효과를 고려하지 않은 독립모형과 비교하고자 한다.

• 한국습지학회지
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• 제20권4호
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• pp.338-344
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• 2018

본 연구에서는 기후변화에 따른 극한 강우의 비정상성을 반영하기 위하여 GEV 분포의 3개 매개변수 중 위치매개변수를 공변량으로 적용하여, 지표면 기온(Surface air temperature, SAT) 및 이슬점 온도(Dew point temperature, DPT)을 고려한 비정상성 빈도해석이 실시된다. 부산 지점이 연구대상지점으로 선정되었으며, 5월부터 10월까지의 월 최대 일강수량을 이용하여 분석을 수행하였다. GEV 분포의 위치 매개변수를 위한 가장 적절한 공변량(기온과 이슬점 온도) 함수를 선택하기 위하여 다양한 모델을 구성하였으며, 구성된 모델 중 AIC(Akaike Information Criterion)가 가장 작은 모델을 최적 모델로 선정하였다. 분석 결과, exp(DPT)가 공변량인 비정상성 GEV 분포가 가장 적합한 것으로 나타났다. 선택된 모델을 이용하여 기후변화 시나리오에 따른 확률강우량의 영향을 분석하였으며, 부산지점의 경우 미래 이슬점 온도가 증가함에 따라 확률강우량이 증가할 가능성이 매우 높음을 살펴볼 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제29권5호
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• pp.849-858
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• 2016

관측 자료를 이용한 인과연구에서 관심 있는 처리변수의 효과가 다른 공변량의 효과와 중첩되지 않도록 조건화할 공변량을 선택하는 것이 중요하다. 인과연구에서의 공변량선택 문제는 공분산분석 모형에서의 변수선택 문제와 다르다는 것을 예를 들어 설명하였다. 그리고 모든 변수들 사이의 인과관계를 파악하지 않고도 적용할 수 있는 실용적인 공변량선택기준에 대해 살펴보았다. VanderWeele과 Shpitser (2011)가 새로운 기준을 제안하면서 새로운 기준이 다른 두 기준보다 나은 성능을 보인다고 주장하였는데, 이 기준에도 한계와 단점이 있음을 예증하였다. 새로운 기준이 완전한 기준은 아니지만 조건을 조금 수정하면 다른 두 기준과 달리 중첩을 제거할 수 있다는 점에서 좀 더 나은 기준이라고 할 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제23권6호
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• pp.1047-1056
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• 2010

임상시험에서 환자들을 각 처리로 할당할 때 반응변수에 영향을 미치는 공변량이 존재하면 공변량도 함께 고려하여 환자들을 랜덤하게 배치하여야 한다. 확률화(randomization) 방법들에는 여러 가지가 있으나 공변량에 따라 환자들을 배치하는 방법으로 층화(stratification)를 많이 사용한다. 층화는 환자들을 공변량에 따라 여러 층으로 나누고 각 층들 안에서 환자들을 랜덤하게 배치하는 방법인데, 공변량의 수가 많아지면 층의 수가 급격하게 늘어나기 때문에 층마다의 환자수가 충분히 많지 않으면 그 결과를 신뢰할 수 없게 된다. 이를 보완하기 위한 방법으로 Pocock과 Simon (1975)은 최소화(minimization) 방법을 제안하였으며 이 방법은 처리에 대한 공변량의 균형을 맞추는 것에 중점을 두었다. 본 논문에서는 현재 가장 많이 쓰이고 있는 확률화 방법들과 최소화 방법의 장단점, 불균형의 정도 및 검정력을 모의실험 연구를 통해 비교해보고자 한다.

• 응용통계연구
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• 제34권3호
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• pp.411-425
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• 2021

가속화 실패시간모형은 로그 생존시간과 공변량간의 선형적 관계를 묘사해 준다. 가속화 실패시간모형에서 생존시간의 평균뿐만 아니라 변동성에도 영향을 미치는 공변량 효과를 추론하는 것은 흥미가 있다. 이를 위해 생존시간의 평균뿐만 아니라 분산을 모형화 하는 것이 필요하며, 이러한 모형을 평균-분산 가속화 실패시간모형이라 부른다. 본 논문에서는 벌점 가능도함수를 이용하여 평균-분산 가속화 실패시간모형에서 회귀모수에 대한 변수선택 절차를 제안한다. 여기서 벌점함수로서 LASSO, ALASSO, SCAD 그리고 HL (계층가능도)와 같은 네 가지 벌점함수를 연구한다. 제안된 변수선택 절차를 통해 중요한 공변량의 선택 뿐만 아니라 회귀모수의 추정을 동시에 제공할 수 있다. 제안된 방법의 성능은 모의실험을 통해 평가하고, 하나의 임상 예제자료를 통해 제안된 방법을 예증하고자 한다.

• 응용통계연구
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• 제24권3호
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• pp.559-566
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• 2011

행렬도는 이원표 자료행렬의 행과 열을 탐색하기에 유용한 그래프적 방법이다. 특히, 정준상관 행렬도는 정준상관분석의 결과를 이용하여 두 변수군과 개체간의 관계를 기하적으로 살펴볼 수 있다. 그 반면에 자료의 성격에 따라 세개 이상의 변수군이 존재하는 경우에는 정준상관분석의 개념에서 확장한 일반화 정준상관분석을 이용하여 일반화 정준상관 행렬도를 고려할 수 있다. 그러나 자료의 성격에 따라 두 변수군 외에 이들 두 변수군에 선형적 영향을 미치는 공변량변수로 이루어진 다른 한 변수군이 존재하는 경우에, 일반화 정준상관 행렬도를 적용한다면 공변량변수군의 영향력 때문에 주 관심인 두 변수군에 대하여 잘못 해석할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 Rao (1969)의 공변량 변수군의 영향력을 제거한 편정준상관분석을 살펴보고, 이를 기하적으로 해석하기 위한 편정준상관 행렬도를 제안한다.

• 응용통계연구
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• 제29권7호
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• pp.1347-1359
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• 2016

혼합회귀모형은 반응 변수와 공변량 사이의 관계를 규명하는 유용한 통계적 모형으로 여러 분야에서 사용되어지고 있다. 하지만 실제로 혼합회귀모형을 이용하여 분석을 하는 과정에서 공변량이 결측값을 포함하는 문제는 흔하게 발생하며, 발생하는 결측의 유형 또한 다양하게 나타난다. 이러한 경우에 있어서 본 논문에서는 최대우도추정량을 구하기 위한 EM 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안된 EM 알고리즘의 효용성을 모의실험을 통해 확인하였으며 또한 사례연구를 통해 제시된 방법이 어떻게 사용될수 있는지와 그 효용성을 함께 확인하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권6호
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• pp.1317-1325
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• 2015

두 집단간을 비교하는 다양한 임상연구에서 수집된 데이터를 분석할 때 질환에 미치는 영향을 알아보는 방법으로는 현 시점에서 어떤 특정 질환을 일으킬 수 있는 위험요인포함 우, 무에 띠라 연구대상자를 나누어, 추적 관찰하는 전향적 임상연구에서의 분석과 현 시점에서 질환 유, 무에 따라 위험요인을 과거의 연구대상자의 관찰기록을 바탕으로 확인하는 후향적 임상연구에서의 분석이 있다. 접근 방법과 연구 설계는 다르지만 두 가지 연구의 목적은 두 집단 간 명확한 차이를 확인하는데 있으며, 나아가 두집단의 분류에 영향을 주는 변수가 무엇인지를 알아보는 방법이다. 특히 임상연구에서 두 집단을 비교할 때 성별과 나이와 같은 기본적 특성변수의 영향을 통제한 상태에서 임상적 변수들의 집단 간 차이와 영향을 살펴보아야 한다. 하지만 후향적 연구에서는 과거의 관찰기록을 바탕으로 분석이 진행되는 연구이므로 연구대상자를 두 집단으로 무작위 할당하지 못했기 때문에 기본적인 특성변수들이 차이가 나는 경우가 빈번하게 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위하여 임상자료를 분석하는 방법으로 공변량을 사용한다. 대표적으로 공변량을 사용하는 분석방법으로는 공분산분석, 수정회귀모형, propensity score matching 방법 등이 있다. 본 연구는 후향적 임상연구에서 공변량을 이용한 자료 분석 방법 및 propensity score matching 방법을 소개하고, 실제 위암 환자들의 재발관련 자료에 적용하여, 그 필요성을 확인한다.

• 한국조사연구학회지:조사연구
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• 제10권3호
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• pp.21-36
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• 2009

본 연구에서는 선거여론조사에서 좀더 많은 젊은 유권자를 접촉하기 위해서 인터넷조사의 적용 가능성을 제시하고자 한다. 2007년 대선여론조사에서 수집한 인구통계학 변수와 공변량 변수를 이용하여 성향점수모형을 추정하였다. 인터넷조사에서 투표성향을 전화조사의 것과 같이 보정하기 위해서 추정한 성향점수모형을 사용하였다. 실제로 인터넷조사 데이터에 성향점수 가중치를 적용함으로써 전화조사의 추정치에 근접하게 됨을 보였다. 성향가중모형을 인터넷조사의 데이터에 적용하여 인터넷조사데이터만으로 전화조사와 유사한 추정치를 얻을 수 있음을 예시함으로써 선거여론조사에서 전화조사의 대안적인 조사방법으로 인터넷조사의 활용가능성을 실제 조사데이터로 입증하였다는 데 그 의의가 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.230-230
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• 2019

대규모순환패턴과 같은 기후시스템에서의 상태와 변화를 정량화하여 나타낸 기상인자는 수문기상학적 변수와 밀접한 연관이 있는 것으로 알려져 있으며, 이에 따라 비정상성 빈도해석의 수행에 있어서 확률분포모형의 매개변수에 대한 공변량으로 널리 활용되고 있다. 본 연구에서는 비정상성 강우빈도해석 시 매개변수의 공변량으로 우리나라의 극치강우의 장기경향성을 잘 반영할 수 있는 기상인자를 선정하고자 한다. 먼저, 시계열자료를 주기성을 가지는 내재모드함수와 장기경향성을 나타내는 잔여값으로 분해할 수 있는 앙상블 경험적 모드분해법을 이용하여 우리나라 전역에 분포된 61개 지점에서 관측된 연 최대치 강우자료의 평균 및 분산에 대한 잔여값을 추출하였다. 다음으로 11개의 월 단위 기상인자에 대한 계절별 연 평균 시계열과 추출된 평균 및 분산의 잔여값과의 상관계수를 산정하였다. 그 결과, 11개의 기상인자 중 Atlantic Meridional Mode (AMM), Atlantic Multi-decadal Oscillation (AMO), North Atlantic Oscillation (NAO)가 우리나라 연 최대치 강우자료의 평균 및 분산에 대한 장기경향성과 높은 상관성이 있는 것으로 나타났다. 계절적으로는 AMM과 AMO의 경우 이전 년도 가을철 평균이 전 지점 평균 약 0.6, NAO는 이전 년도 여름철 평균이 전 지점 평균 0.3 이상의 유의한 상관계수를 가지는 것으로 나타났다.