Gompertz 성장곡선에 기반한 기존의 소프트웨어 신뢰성 성장모델들은 모두 대수형이다. 대수형 Gompertz 성장 곡선에 기반한 소프트웨어 신뢰성 성장 모델들은 모수 추정에 어려움을 갖고 있다. 그러므로 본 논문은 로지스틱형 Gompertz 성장곡선에 기반한 신뢰성 성장 모델을 제안한다. 13개의 다른 소프트웨어 프로젝트로부터 얻은 고장 데이터를 분석하여 그 유용성을 검토하였다. 모델의 모수들은 변수변환을 통한 선형희귀분석과 Virence의 방법으로 추정되었다. 제안된 모델은 평균 상대 예측 오차에 기반하여 성능을 비교하였다. 실험 결과 제안된 모델은 대수형 Gompertz 성장 곡선에 기반한 모델보다 좋은 성능을 보였다.
야구경기의 승패에 영향을 미치는 중요한 요인으로 간주되는 도루의 성공모형을 개발하기 위하여 2007년 한국프로야구 기록자료를 바탕으로 로지스틱 회귀모형들을 제안한다. 또한 한국프로야구의 도루성공과 실패에 대해 판별분석을 실시하고 분류 기준값을 결정하였으며, 판별분석 분류표를 이용해 로지스틱 회귀분석과 판별분석의 효율성을 비교한다. 전체적인 모형의 정확도는 로지스틱 회귀모형이 판별분석보다 더 좋은 것으로 나타났고, 연속형 자료를 범주형으로 변환한 자료에 대한 로지스틱 회귀모형도 유사한 효율성을 갖고있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권2호
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pp.403-410
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2014
이분형 로지스틱 회귀분석은 양적 혹은 질적 설명변수를 이용해서 이분형 반응변수를 설명하는 하나의 통계적인 기법이다. 이 모형에서는 반응변수가 1이 될 확률을 설명변수들의 선형결합의 변환(혹은 함수)으로 설명하고자 한다. 이 개념에 대한 이해가 비통계학자들이 이분형 로지스틱 회귀모형을 이해하는데 있어서 넘어야 할 커다란 장벽 중의 하나이다. 이 연구에서는 이분형 로지스틱 회귀모형의 필요성을 엑셀 VBA를 이용하여 설명하는 교육도구를 개발하고자 한다. 반응변수가 1이 될 확률을 설명변수의 선형함수로 모형화 할 때의 문제점과 선형결합에 대한 변환을 통해 이 문제점이 어떻게 해소되는지 보여준다.
어린이의 경우 다른 연령층에 비해 신체적, 정신적으로 완성되지 못하여 교통사고의 가능성이 높으며, 특히 전국의 어린이 교통사고는 점진적으로 감소 추세이나 인천의 어린이 교통사고는 감소하다가 다시 증가 추세에 들어선 실정이다. 따라서 본 연구의 목적은 어린이 교통사고 심각도에 영향을 미치는 주요 요인들을 발견하고 제시하고자 하였다. 순서형 로지스틱 회귀분석을 활용하여 순서척도인 반응변수에 대한 설명변수의 오즈(Odds)를 확인하고자 하였으며 안전운전불이행, 차대사람(횡단중), 차대차(측면직각충돌)사고가 유의한 결과로 나타났다. 안전운전불이행으로 인한 사망사고와 기타사고의 오즈차이는 1.35배, 측면직각충돌로 인한 사망사고와 기타사고의 오즈차이는 1.76배 증가하는 것으로 나타났고, 횡단중인 경우에는 오히려 사망 위험도의 오즈값이 0.58배로 감소하는 것으로 나타났다.
신용위험 관리에서 필수적인 방법론이 스코어 카드이며 이를 작성하는 데에 있어서 널리 쓰이는 방법 중의 하나가 로지스틱 회귀분석이다. 본 논문에서는 로지스틱 회귀 방법에 기초한 스플라인 방법론을 소개하고자 한다. 최종 스코어 카드는 연속형 변수를 범주형 변수화 하므로 조각 선형 스플라인을 채택하였다. 모의 실험을 통하여 제안된 방법의 성 능을 규명 하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권1호
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pp.19-26
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2014
다항 로지스틱 회귀모형의 설명변수가 연속형과 범주형을 모두 포함할 때 범주형 설명변수는 직합을 적용하고 연속형 설명변수는 텐서곱을 적용하는 모형을 제안한다. 변수선택의 기준으로 BIC를 사용하고, 제안된 모형의 알고리즘을 구현하였다. 구현된 알고리즘을 실제 자료에 적용하여 기존의 방법과 비교하여 제안된 모형이 더 좋은 분류율을 보임을 확인하였다.
국립축산과학원에서는 2006년 부터 2008년 까지 전국 소비자들을 대상으로 한우 거세우 표본 시료에 대한 관능 평가 조사를 실시하여 데이터를 수집하였으며 본 연구에서는 한우 관능 평가 데이터에 대해 사회 인구학적 요인과 한국 소비자들의 맛 평가에 대한 연관성을 탐구하고자 한다. 소비자 거주지역, 연령, 성별, 직업, 월수입과 쇠고기 부위를 설명변수로 맛등급 평가를 반응변수로 이항 다중 로지스틱 모형과 다항 다중 로지스틱 모형을 적합하고 회귀계수별 유의성 검정과 적합도 검정을 실시한다. 단계별 변수 선택으로 최종 모형을 선택하고 반응변수 범주에 대한 오즈비를 계산하여 맛등급과 설명변수들 간의 관련성을 파악한다. 또한 맛과 관련 있는 연속형 변수를 설명변수로 포함한 경우에 대해서도 이항 다중 로지스틱 모형과 다항 다중 로지스틱 모형을 적합하고 비교한다. 그 결과 거주 지역, 연령, 월수입과 쇠고기 부위 변수들이 선택되었으며 영남지역에서 맛에 대한 오즈가 큰 편이며 수입이 많고 연령이 높을수록 맛에 대한 오즈가 작은 편이었다. 요리법으로는 탕에 대한 구이의 오즈비가 큰 편이며 쇠고기 부위별로는 우둔에 비해서 등심이 다른 부위들 보다 맛에 대한 차이가 크다고 볼 수 있다. 연속형 변수로는 연도가 맛등급에 큰 영향을 미치는 변수로 나타났다.
1972년에 소프트웨어의 신뢰도 문제가 제기되면서부터 개발 중인 소프트웨어의 신뢰도를 평가하고 목표치까지 신뢰도를 성장시키는 방법이 연구되었으며, 테스트 기간 동안에 소요되는 비용 문제까지를 포함하여 적정 인도시기를 결정하는 여러 방법이 제안되었다. 이러한 모델들 중 많은 연구에서 소프트웨어 테스트 전 단계를 거쳐서 테스트 노력이 상수인 것으로 가정하거나 또는 아예 고려하지도 않았으나, 그 후 몇몇 논문을 통하여 테스트 노력을 고려한 소프트웨어의 신뢰도 평가가 중요한 인자인 것으로 발포되었다. 여러 산업 현장의 경험 데이터에 의하면 그 형태가 지수함수형, 레일레이형, 웨이불형, 로지스틱형 테스트 노력 함수 중 하나인 것으로 보고되었다. 따라서 본 논문에서는 이 네 가지 형태의 테스트 노력을 가진 소프트웨어의 신뢰도 성장에 필요한 각종 파라미터를 구하는 방법에 대하여 제안한다. 개발 현장에서 관찰된 테스트 노력 데이터와 결함검출을 비교하여 어느 형태의 테스트 노력 곡선이 그 경우에 적합한가를 연구하는 한편, 목표 신뢰도에 맞는 발행 시기를 결정하는 문제를 연구한다.
본 연구의 목적은 경상북도 경산지역에 거주하는 65세 이상 노인들의 치매실태를 알아보고 치매노인들의 인구학적 특성 및 생활 습관적 특성을 알아보는데 있다. 본 연구에서는 모집단의 약 6%에 해당하는 1,120 명을 표본으로 추출하여 한국형 간이정신상태 검사를 포함한 면담표를 이용하여 2003년 8월 1일부터 2003년 9월 2l일까지 수행되었다. 면담에 응하지 않거나 분석 자료로 활용할 수 없는 160 사례를 제외한 960 사례가 최종분석에 이용되었다. 본 연구에서 밝혀진 내용은 다음과 같다. 한국형 간이정신상태 검사에 따르면 응답자들의 10.6%가 치매에 이환된 것으로 나타났으며 그들 가운데 54.9%는 경증, 31.4%는 중등증, 13.7%는 중증이었다. 치매노인들의 인구학적 및 생활 습관적 특성을 알아보기 위하여 교차분석을 도입하였으며 치매에 영향을 미치는 인구학적 및 생활 습관적 특성들을 경험적으로 규명하기 위하여 로지스틱회귀분석을 사용하였다. 로지스틱회귀분석 결과 정신노동에 관련된 직업에 종사했던, 규칙적인 운동을 하는 응답자, 규칙적 식사를 하는 사람과 적당량의 음식을 섭취하는 응답자들이 치매이환의 대수승산을 감소시키는 것으로 밝혀졌으며 통계적으로 유의미한 것으로 나타났다. 반면 나이가 높을수록 노인들의 치매이환의 대수승산을 증가시키는 것으로 밝혀졌다. 끝으로 노인들의 치매이환을 감소시키기 위한 여러 가지 정책적 대안들을 논의하였다.
호남지역에 대한 대설특보 예보를 위한 통계모형 개발을 수행하였다. 일 신적설량에 따라 세법주(0: 비발생, 1: 대설주의보, 2: 대설경보)로 구분되는 순서형 자료 형태를 지니고 있다. 두가지 통계 모형(다등급 로지스틱 회귀모형, 신경회로망 모형)을 고려하였으며, 수치모델 출력자료를 이용한 역학-통계모형 기법의 하나인 MOS(model output statistics)를 적용하여 축적된 수치모델 예보자료와 관측치의 관계를 통계모형식으로 추정하여 예측모형을 개발하였다. 군집분석을 사용하여 훈련자료와 검증자료를 구분하였으며, 예보치 생성을 위하여 문턱치를 고려하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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