• 제목/요약/키워드: 공분산 구조모형

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R을 이용한 공분산 기반 구조방정식 모델링 튜토리얼: Lavaan 패키지를 중심으로 (A Tutorial on Covariance-based Structural Equation Modeling using R: focused on "lavaan" Package)

  • 윤철호;최광돈
    • 디지털융복합연구
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    • 제13권10호
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    • pp.121-133
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    • 2015
  • 본 튜토리얼은 R을 이용하여 공분산 기반의 구조방정식모델링을 수행하는 방법을 제시하고 있다. 이를 위해 본 튜토리얼에서는 기존 연구들에 대한 리뷰를 통해 공분산 기반의 구조방정식모델링을 위한 기준들을 정의하고, 하나의 예시 연구모형을 제시하여 공분산 기반의 구조방정식모델링을 지원하는 R 패키지인 "lavaan"을 이용하여 이 예시 모형을 분석하는 것을 보여준다. 결과물로 본 튜토리얼에서는 예시모형을 대상으로 한 R을 이용한 공분산 기반의 구조방정식모델링 기법과 실습 스크립트가 제시되었다. 본 튜토리얼은 공분산 기반의 구조방정식모델링을 처음 접하는 연구자들에게는 연구모형을 구조방정식 모델링으로 분석하는데 유용한 가이드가 될 것이며, 이미 공분산 기반의 구조방정식모델링에 익숙한 연구자들에게는 R을 이용한 새로운 공분산 기반의 구조방정식모델링 분석기법 제시를 통하여 R이라는 통합된 통계 소프트웨어 운영환경에서 심도 있는 연구를 위한 기반 지식을 제공할 것이다.

일반 선형 모형에 대한 공분산 행렬의 비교 (Comparison of the covariance matrix for general linear model)

  • 남상아;이근백
    • 응용통계연구
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    • 제30권1호
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    • pp.103-117
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    • 2017
  • 경시적 자료분석에서 공변량 효과를 추정할 때 반복 측정된 결과들의 상관성은 고려되어야 한다. 따라서 공분산 행렬을 모형화하는 것은 매우 중요하다. 그러나 공분산 행렬의 추정은 모수들의 수가 많고 추정된 공분산행렬이 양정치성을 만족해야 하므로 쉽지 않은 문제이다. 이러한 제한을 극복하기 위해, 공분산행렬의 모형화를 위한 여러가지 방법을 제안하였다: 자기회귀/이동평균/자기회귀-이동평균 구조를 각각 적용한 수정 콜레스키분해 (Pourahmadi, 1999), 이동평균 콜레스키분해 (Zhang과 Leng, 2012)와 자기회귀-이동평균 콜레스키 분해 (Lee 등, 2017) 이들 구조를 가지는 공분산 행렬의 특징을 비교연구하고자 한다. 이 세 가지 모형의 성능을 비교하기 위한 모의실험을 실시한다.

지분구조의 반복측정 자료에 대한 혼합모형 (A Mixed Model for Nested Structural Repeated Data)

  • 최재성
    • 응용통계연구
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    • 제22권1호
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    • pp.181-188
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    • 2009
  • 본 논문은 실험단위들의 구조적 특성으로 지분관계를 갖는 실험을 행해야 하는 경우를 가정한다. 지분계획하에서 처리를 구성하는 요인으로 반복측정 요인을 고려한다. 반복측정 요인의 수준들이 비확률화에 의해 지분구조의 실험단위들에 배정될 때, 비확률화에 따른 실험의 특성을 감안한 모형으로 복합대칭의 공분산 구조하에서 혼합효과 모형을 논의하고 있다. 처리의 일부 요인들이 시간 또는 공간상의 제약으로 인해 지분구조의 실험단위들에 임의적으로 배정될 수 없을 때, 지분구조의 실험단위들에 대한 반응 값들은 어떤 구조적 상관관계를 나타내는 값들로 관측될 수 있음을 예상할 수 있다. 자료의 구조적 상관성을 고려한 공분산 구조하의 선형모형으로 확률요인과 고정요인을 포함하는 혼합효과의 모형을 제시하고 모형내 미지모수들에 대한 추론방법을 다루고 있다.

반복측정의 분할구 자료에 대한 혼합모형 (A mixed model for repeated split-plot data)

  • 최재성
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제21권1호
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    • pp.1-9
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    • 2010
  • 본 논문은 분할구 실험에서 반복측정 요인이 처치의 한 요인으로 고려될 때, 실험자료의 분석을 위한 혼합모형과 모형내 미지모수의 추론을 위한 방법을 논의한다. 반복측정 요인으로 공간요인을 고려하고 공간요인의 수준은 분할구에 할당되나 연구자가 임의로 배정할 수 없는 실험환경이 가정된다. 이러한 실험의 특성을 갖는 자료벡터의 확률분포로 복합대칭의 공분산 구조를 갖는 다변량 정규분포를 논의하고 있다. 또한, 가정된 실험환경에 부합하는 적합한 자료의 예를 통하여 제시된 모형의 타당성과 관련모수들의 추론방법을 다루고 있다.

콜레스테롤 자료에 대한 적정 공분산행렬 형태 산출에 관한 통계적 분석 (A statistical analysis on the selection of the optimal covariance matrix pattern for the cholesterol data)

  • 조진남;백재욱
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제21권6호
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    • pp.1263-1270
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    • 2010
  • 60명의 환자들을 20명씩3개 그룹으로 나누어 각 그룹마다 다른 종류의 식이요법을 실시한 후 1주 간격으로 5주간에 걸쳐서 콜레스테롤 수치에 대한 반복측정 자료를 얻었다. 해당자료를 바탕으로 적합성여부와 유의성 검정을 실시한 결과 등분산 Toeplitz가 다양한 공분산행렬 형태들 중에서 가장 적합한 공분산구조 모형으로 판명되었다. 이 모형에서는 시점들 간의 상관계수는 0.64-0.78로 대체적으로 높은 상관관계들을 보여주고 있으며, 모수인자들의 유의성검정 결과, 시간효과는 대단히 유의하게 나타났으나, 처리 및 처리와 시간과의 교호작용효과는 유의하지 않은 것으로 판명되었다.

임의효과를 이용한 충남지역 소나무림의 바이오매스 모형 개발 (The Development of Biomass Model for Pinus densiflora in Chungnam Region Using Random Effect)

  • 표정기;손영모
    • 한국산림과학회지
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    • 제106권2호
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    • pp.213-218
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    • 2017
  • 본 연구의 목적은 임의효과(random effect)를 이용하여 충남지역 임령-바이오매스 모형을 개발하고 임의효과의 적용성을 평가하는데 있다. 충남지역 소나무림의 임령에 따른 바이오매스 모형 개발을 위해 임분 구조를 고려하여 전국의 중부지방소나무 임분에서 30개소(150그루)를 조사하고 임령과 바이오매스 자료를 수집하였다. 모형 개발에서 중부지방소나무의 임령-바이오매스 관계는 고정효과(fixed effect)이고 지역간 차이를 임의효과로 설정하였다. 임의효과에 따른 모형의 적합도를 검정하기 위해 아카이케의 정보기준(Akaike Information Criterion, AIC)을 참고하고 지역간 차이에 따른 분산-공분산 행렬과 오차항을 추정하였다. 추정된 공분산은 -1.0022, 오차항은 0.6240이고 분산-공분산 행렬을 이용한 임의효과 모형의 AIC는 377.7을 나타내어 선행 연구와 이질적인 차이는 없었다. 이러한 결과는 범주형 자료의 임의효과가 모형 개발에 반영된 결과로 판단된다. 본 연구의 결과는 임의효과를 이용하여 일부지역에 국한되어 개발되었던 바이오매스 모형 연구에 활용이 가능하다.

차익거래 기회가 없는 이자율 변동모형 하에서 확률적 평균만기 및 선물가격과 선도가격과의 관계에 관한 연구 (The Studies of the Stochastic Duration and the Relationship between Futures and Forward Prices under the Arbitrage-free Interest rate Model)

  • 강병호;최종연
    • 재무관리연구
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    • 제19권2호
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    • pp.27-48
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    • 2002
  • 본 논문은 이자율의 기간 구조가 차익 거래의 기회가 없도록 움직일 때 새로운 평균만기 측 정치인 AR 평균만기(arbitrage-free duration)을 도출하고 선물가격과 선도가격과의 관계를 분석한다. 지금까지 평균만기에 관한 많은 연구들은 수익률 곡선이 특정한 형태로 이동한다는 가정 하에서 평균만기를 유도하고 이에 근거하여 채권가격의 변동치를 측정하고 있다. 본 논문에서는 기존의 평균만기의 가정을 완화한 AR 평균만기를 도출하였다. 여기서 제시하는 AR 평균만기는 기존의 Macaulay 평균만기를 포함하는 일반화한 측정치라고 할 수 있다. 아울러 본 논문에서는 선물가격과 선도가격사이에 존재하는 이론적 관계를 규명하고자 하였다. 선물가격은 선도가격에 비해 할인된 가격이라는 것을 보이고 이자율 변동위험이 선물가격의 할인정도에 미치는 영향을 모형화 하였다. 최근 들어 선물을 이용한 채권 면역화에 대한 실증연구에 관심이 지속적으로 증가하고 있다. 전통적 실증연구 방법론에서는 먼저, 선물가격과 기초채권 가격사이에 존재하는 분산-공분산 행렬을 추정한다. 그런 후 추정된 분산-공분산 행렬을 바탕으로 이자율 위험 헤징 전략을 수립한 후 이 전략에 대한 실증 분석을 수행하였다. 그러나, 전통적 접근법의 가장 큰 문제는 비안정적(non-stationary)인 분산-공분산 행렬을 적절히 고려할 수 없었다는 점이다. 따라서, 본 연구의 결과를 기반으로 하면 최적의 헷징 전략을 수립하기 위한 이론적 기틀을 수립할 수 있을 것이다.

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소지역에서 Pseudo-EBLUP 추정

  • 신민웅;백정용;김익찬
    • 한국통계학회:학술대회논문집
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    • 한국통계학회 2003년도 추계 학술발표회 논문집
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    • pp.111-115
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    • 2003
  • 소지역 모형들은 고정된(fixed)효과와 랜덤 효과를 포함하는 일반적 선형 혼한 모형의 특별한 경우로 간주될 수 있다. 소지역 평균이나 종계는 고정된 효과와 랜덤 효과의 일치 결합으로 표현될 수 있다. 블록 대각 공분산 구조를 갖는 선형 혼합모형(mixed model) 아래서 EBLUP은 실재문제에 있어서 많이 소지역 모형에 응용된다. 설계 가중값(design weight) 들에 의존하고 설계-일치(design consistency) 성질을 만족하는 Pseudo-EBLUP 추정량들은 소지역추정에서 합해지면 (aggregated) 사후-수정(post-adjustment)없이 벤치마킹 성질을 만족한다.

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반복측정의 이가반응 자료에 대한 로짓 모형 (A Logit Model for Repeated Binary Response Data)

  • 최재성
    • 응용통계연구
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    • 제21권2호
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    • pp.291-299
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    • 2008
  • 동일 개체가 여러 시점에서 반복되어 측정될 때, 측정값들 간에 종속성을 예상할 수 있다. 본 논문은 한 개체의 이가 반응변수가 g개 시점에서 관측될 때, 종속적인 g개 이 가변수들의 다변량 분포로부터 각 시점에서의 주변분포의 동질성을 파악하기 위한 로짓모형을 제시하고 자료분석 방법을 제공하고자 한다. 모형과 관련된 가정으로 반복측정이 행해지는 g개 시점은 각기 서로 다른 요인 또는 공변량의 결합수준들로 구성된다고 가정한다. 또한, 모형에서 고려된 처치들이 반복측정에 기인하는 서로 다른 크기의 실험 단위들에 행해질 때 모수들을 추정하기 위한 방법으로 가중최소제곱법을 다루고 있다. 여기서 가중최소제곱법은 반응변수들의 종속성으로 인한 공분산 구조에 근거한 모형내 모수들의 효과를 효율적으로 추론하기 위해 이용된다. 제시된 모형은 주변로짓을 이용함으로써 단순히 주변확률분포의 동질성에 대한 검정뿐만 아니라 모형의 타당성 및 요인들의 수준변화에 따른 효과를 파악하기 위한 효과적인 모형임을 보여준다.

유사가능도 기반의 네트워크 추정 모형에 대한 GPU 병렬화 BCDR 알고리즘 (BCDR algorithm for network estimation based on pseudo-likelihood with parallelization using GPU)

  • 김병수;유동현
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제27권2호
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    • pp.381-394
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    • 2016
  • 그래피컬 모형은 변수들 사이의 조건부 종속성을 노드와 연결선을 통하여 그래프로 나타낸다. 변수들 사이의 복잡한 연관성을 표현하기 위하여 그래피컬 모형은 물리학, 경제학, 생물학을 포함하여 다양한 분야에 적용되고 있다. 조건부 종속성은 공분산 행렬의 역행렬의 비대각 성분이 0인 것과 대응하는 두 변수의 조건부 독립이 동치임에 기반하여 공분산 행렬의 역행렬로부터 추정될 수 있다. 본 논문은 공분산 행렬의 역행렬을 희박하게 추정하는 유사가능도 기반의 CONCORD (convex correlation selection method) 방법에 대하여 기존의 BCD (block coordinate descent) 알고리즘을 랜덤 치환을 활용한 갱신 규칙과 그래픽 처리 장치 (graphics processing unit)의 병렬 연산을 활용하여 고차원 자료에 대하여 보다 효율적인 BCDR (block coordinate descent with random permutation) 알고리즘을 제안하였다. 두 종류의 네트워크 구조를 고려한 모의실험에서 제안하는 알고리즘의 효율성을 수렴까지의 계산 시간을 비교하여 확인하였다.