• Title/Summary/Keyword: 로지스틱회귀분석

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Demographic, Living, and Behavioral Differentials of the Elderly's Dementia in Gyeongsan Area in Northern Gyeongsang Province (노인들의 치매 실태와 치매노인들의 인구학적 및 생활습관적 특성- 경상북도 경산지역을 중심으로)

  • Kim, Han-Gon
    • Korea journal of population studies
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    • v.27 no.2
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    • pp.231-255
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    • 2004
  • 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.

The Landslide Probability Analysis using Logistic Regression Analysis and Artificial Neural Network Methods in Jeju (로지스틱회귀분석기법과 인공신경망기법을 이용한 제주지역 산사태가능성분석)

  • Quan, He Chun;Lee, Byung-Gul;Lee, Chang-Sun;Ko, Jung-Woo
    • Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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    • v.19 no.3
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    • pp.33-40
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    • 2011
  • This paper presents the prediction and evaluation of landslide using LRA(logistic regression analysis) and ANN (Artificial Neural Network) methods. In order to assess the landslide, we selected Sarabong, Byeoldobong area and Mt. Song-ak in Jeju Island. Five factors which affect the landslide were selected as: slope angle, elevation, porosity, dry density, permeability. So as to predict and evaluate the landslide, firstly the weight value of each factor was analyzed by LRA(logistic regression analysis) and ANN(Artificial Neural Network) methods. Then we got two prediction maps using AcrView software through GIS(Geographic Information System) method. The comparative analysis reveals that the slope angle and porosity play important roles in landslide. Prediction map generated by LRA method is more accurate than ANN method in Jeju. From the prediction map, we found that the most dangerous area is distributed around the road and path.

Principal Components Regression in Logistic Model (로지스틱모형에서의 주성분회귀)

  • Kim, Bu-Yong;Kahng, Myung-Wook
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.21 no.4
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    • pp.571-580
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    • 2008
  • The logistic regression analysis is widely used in the area of customer relationship management and credit risk management. It is well known that the maximum likelihood estimation is not appropriate when multicollinearity exists among the regressors. Thus we propose the logistic principal components regression to deal with the multicollinearity problem. In particular, new method is suggested to select proper principal components. The selection method is based on the condition index instead of the eigenvalue. When a condition index is larger than the upper limit of cutoff value, principal component corresponding to the index is removed from the estimation. And hypothesis test is sequentially employed to eliminate the principal component when a condition index is between the upper limit and the lower limit. The limits are obtained by a linear model which is constructed on the basis of the conjoint analysis. The proposed method is evaluated by means of the variance of the estimates and the correct classification rate. The results indicate that the proposed method is superior to the existing method in terms of efficiency and goodness of fit.

통계적 분류방법을 이용한 문화재 정보 분석

  • Kang, Min-Gu;Sung, Su-Jin;Lee, Jin-Young;Na, Jong-Hwa
    • Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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    • 2009.05a
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    • pp.120-125
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    • 2009
  • 본 논문에서는 통계적 분류방법을 이용하여 문화재 자료의 분석을 수행하였다. 분류방법으로는 선형판별분석, 로지스틱회귀분석, 의사결정나무분석, 신경망분석, SVM분석을 사용하였다. 각각의 분류방법에 대한 개념 및 이론에 대해 간략히 소개하고, 실제자료 분석에서는 "지역별 문화재 통계분석 및 모형개발 연구 1차(2008)"에 사용된 자료 중 익산시 자료를 근거로 매장문화재에 대한 분류방법별 적합모형을 구축하였다. 구축된 모형과 모의실험의 결과를 통해 각각의 적합모형에 대한 비교를 수행하여 모형의 성능을 비교하였다. 분석에 사용된 도구로는 최근 가장 관심을 갖는 R-project를 사용하였다.

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A Study on the Relative Risk by Elderly Driver's Age using Logistic Regression (로지스틱 회귀분석을 이용한 고령운전자 연령대별 상대위험도 분석에 관한 연구)

  • Yoon, Byoung-Jo;Lee, So-Yeon;Yang, Sung-Ryong
    • Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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    • 2017.11a
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    • pp.205-206
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    • 2017
  • 도로교통공단 교통사고 분석시스템(TAAS)에 따르면 2016년 기준 전체사고의 약 11%가 고령운전자 사고이며, 고령운전자 사고로 인한 사망자수는 759명에 달한다. 본 연구에서는 고령운전자의 신체적 특징을 감안하여 전기(65세~74세), 중기(75세~84세), 후기(85세 이후)로 나누고 로지스틱 회귀분석을 이용하여 고령운전자의 연령대별 사고특성과 사망사고에 영향을 미치는 요인을 파악하고 그 특성을 고려한 안전대책을 제시하고자 하였다. 분석결과 차량단독사고일 때 고령자 전 연령대에서 사고위험도가 높게 나타났으며, 도로이탈로 인한 사고인 경우 다른 사고요인에 비해 위험도가 높게 나타났다. 사고원인별로 살펴보면 안전운전의무 불이행, 중앙선침범으로 인한 사고인 경우가 높았으며, 기상상태별로 볼 때 전기고령자에서 중기, 후기 고령자로 갈수록 흐릴 때의 사고위험도가 높아지는 것으로 나타났다.

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A Study on the Cause of Death Accident on Peak and Non-Peak Hours in Highway using Logistic Regression Analysis (로지스틱 회귀분석을 이용한 첨두·비첨두시간대 고속도로 노선별 사망사고 원인 분석에 관한 연구)

  • Yoon, Byoung-Jo;Baek, Jun-Hyouk;Jung, So-Yeon
    • Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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    • 2017.11a
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    • pp.207-208
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    • 2017
  • 본 연구는 전국 고속도로별 첨두 비첨두 시간에 발생되는 교통사고 중 사망사고의 주요 요인들을 발견하고 분석하여 각 노선별 사고 특성을 제시하고자 한다. 이에 로지스틱 회귀분석을 통해 분석한 결과 남해선의 경우 첨두 시간에 발생되는 사망사고의 요인 중 주시태만이 첨두가 비첨두의 경우보다 높게 나타났고, 논산천안선, 호남선과 중부내륙선의 경우 모두 졸음의 사망사고 위험도가 첨두일 경우 비첨두의 경우보다 높게 나왔으며 논산천안선, 호남선의 경우 비첨두일 때 과속에도 영향을 받는 경향을 나타냈다. 특이하게 경부선의 경우 졸음의 사망사고 위험도가 오히려 비첨두일 경우가 첨두의 경우보다 높게 나타났다. 비첨두일 경우 경인선, 서해안선, 영동선 등의 노선에서도 졸음, 주시태만과 과속의 위험도가 나타났다.

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Estimation of Asymmetric Bell Shaped Probability Curve using Logistic Regression (로지스틱 회귀모형을 이용한 비대칭 종형 확률곡선의 추정)

  • 박성현;김기호;이소형
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.14 no.1
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    • pp.71-80
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    • 2001
  • Logistic regression model is one of the most popular linear models for a binary response variable and used for the estimation of probability function. In many practical situations, the probability function can be expressed by a bell shaped curve and such a function can be estimated by a second order logistic regression model. However, when the probability curve is asymmetric, the estimation results using a second order logistic regression model may not be precise because a second order logistic regression model is a symmetric function. In addition, even if a second order logistic regression model is used, the interpretation for the effect of second order term may not be easy. In this paper, in order to alleviate such problems, an estimation method for asymmetric probabiity curve based on a first order logistic regression model and iterative bi-section method is proposed and its performance is compared with that of a second order logistic regression model by a simulation study.

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Comparative Analysis on Peak and non-peak hours Traffic Accident using Logistic Regression Analysis (로지스틱 회귀분석을 이용한 첨두·비첨두시간 사고유형 비교분석 연구)

  • Yoon, Byoung-Jo;Ko, Eun-Hyeck;Yang, Sung-Ryong
    • Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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    • 2016.11a
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    • pp.263-264
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    • 2016
  • 본 연구는 첨두 비첨두시간에 발생되는 교통사고의 주요 요인들을 발견하고 비교하여 각 시간대의 사고특성을 제시하고자 한다. 이에 로지스틱 회귀분석을 통해 분석한 결과 흐린 날씨의 경우 첨두시간에 발생되는 사망사고 위험도가 비첨두시간의 경우보다 더 높게 나타났고, 비첨두시간 사망사고 위험도의 경우 안개가 낀 날 증가하고 맑은 날 감소하는 모습이 나타났다. 과속의 경우 비첨두시간이 첨두시간의 경우 보다 크게 나타났고, 횡단 중인 보행자와 발생되는 사고에 대해서는 첨두시간의 사망위험도가 상대적으로 높은 것으로 나타났다. 차량단독 사고의 경우 공작물과 충돌로 인한 사망위험도는 첨두시간이 높은 것으로 나타났고, 도로 이탈로 인한 사망위험도는 비첨두시간이 높은 것으로 나타났다.

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The Study on the Severity of Children Traffic Accident using Ordinal Logistic Regression Analysis (순서형 로지스틱 회귀분석을 이용한 어린이 사고심각도 분석 연구)

  • Yoon, Byoung-Jo;Ko, Eun-Hyeck;Yang, Sung-Ryong
    • Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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    • 2016.11a
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    • pp.259-260
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    • 2016
  • 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.

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Likelihood-Based Inference of Random Effects and Application in Logistic Regression (우도에 기반한 임의효과에 대한 추론과 로지스틱 회귀모형에서의 응용)

  • Kim, Gwangsu
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.28 no.2
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    • pp.269-279
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    • 2015
  • This paper considers inferences of random effects. We show that the proposed confidence distribution (CD) performs well in logistic regression for random intercepts with small samples. Real data analyses are also done to identify the subject effects clearly.