공적연금제도는 장기적 유지 및 운영을 위해 기금의 재정건전성 및 지속가능성 진단을 목적으로 재정계산제도를 운영하고 있다. 정확한 재정계산은 매우 중요하며 이를 위한 선행작업으로 재정계산에 요구되는 기본 가정들을 보다 합리적으로 추정해야 할 필요가 있다. 본 연구는 로지스틱 회귀분석(logistic regression)을 이용하여 사학연금의 재정계산에 적용되는 다양한 기초율들 중 퇴직률을 산출하는 것에 그 목적이 있다. 사학연금은 현재 퇴직률을 교원 및 직원에 대하여 각 성별로 총 4개 집단을 구분하여 각 집단별 가입연령과 재직기간에 따라 산출하고 있다. 그러나 본 연구에서는 학교급 등 퇴직률 산출에 있어 보다 유의한 집단 구분이 있는지를 확인하고 보정의 어려움을 피할 수 있는 하나의 대안으로서 로지스틱 회귀분석을 이용하여 퇴직률을 산출해 보았다. 또한 우수한 모형을 판별하기 위해 통계적으로 우수한 모형보다는 실무적으로 사학연금 재정추계에 적합한 모형을 찾는 것을 목표로 하여 퇴직률을 추정한 값을 제시하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
/
v.23
no.1
/
pp.151-159
/
2012
This paper proposes to develop multi-currencies portfolio strategy using principal component analysis (PCA) and logistic regression (LR) in foreign exchange market. While there is a great deal of literature about the analysis of exchange market, there is relatively little work on developing trading strategies in foreign exchange markets. There are two objectives in this paper. The first objective is to suggest portfolio allocation method by applying PCA. The other objective is to determine market timing which is the strategy of making buy or sell decision using LR. The results of this study show that proposed model is useful trading strategy in foreign exchange market and can be desirable solution which gives lots of investors an important investment information.
The number of variables exceeds the number of samples in microarray data. We propose a nonparametric local linear logistic classification procedure using orthogonal components for classifying high-dimensional microarray data. The proposed method is based on the local likelihood and can be applied to multi-class classification. We applied the local linear logistic classification method using PCA, PLS, and factor analysis components as new features to Leukemia data and colon data, and compare the performance of the proposed method with the conventional statistical classification procedures. The proposed method outperforms the conventional ones for each component, and PLS has shown best performance when it is embedded in the proposed method among the three orthogonal components.
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.
Personal credit scoring is an effective tool for banks to properly guide decision profitably on granting loans. Recently, many classification algorithms and models are used in personal credit scoring. Personal credit scoring technology is usually divided into statistical method and non-statistical method. Statistical method includes linear regression, discriminate analysis, logistic regression, and decision tree, etc. Non-statistical method includes linear programming, neural network, genetic algorithm and support vector machine, etc. But for the development of the credit scoring model, there is no consistent conclusion to be drawn regarding which method is the best. In this paper, we will compare the performance of the most common scoring techniques such as logistic regression, neural network, and support vector machines using personal credit data of the financial institution in China. Specifically, we build three models respectively, classify the customers and compare analysis results. According to the results, support vector machine has better performance than logistic regression and neural networks.
In this study, text analysis was performed on the mealkit product review data to identify factors affecting the evaluation of the mealkit product. The data used for the analysis were collected by scraping 334,498 reviews of mealkit products in Naver shopping site. After preprocessing the text data, wordclouds and sentiment analyses based on word frequency and normalized TF-IDF were performed. Logistic regression model was applied to predict the polarity of reviews on mealkit products. From the logistic regression models derived for each product category, the main factors that caused positive and negative emotions were identified. As a result, it was verified that text analysis can be a useful tool that provides a basis for maximizing positive factors for a specific category, menu, and material and removing negative risk factors when developing a mealkit product.
In Object-Oriented Paradigm, various cohesion measurements have been studied taking into account reference relation among components - like attributes and methods - that belong to a class. In addition, a number of methods have taken into research utilizing manual analysis, that is performed by developer's intuition and experience, and automatic analysis in refactoring field. The verification of objective criteria is demanded in order to process automatic refactoring. In this paper, we propose a method exploiting logistic regression and neural network for analysis of the relationship between six factors considering reference relation and method location among classes. Experimental results demonstrate that the logistic regression predicts the results up to 97% and the neural network predicts the outcomes up to 90%. Hence, we conclude that the logistic regression based method is more effective to predict the method location. Moreover, more than 90% of experimental results from both methods show that the six factors used in Move Method in refactoring are suitable to be used as an objective criteria.
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.
Due to the large-scale application software syslmls, software reliability, software development has animportantrole. In this paper, software truncated software reliability growth model was proposed based on log-logistic distribution. According to fixed time, the intensity function, the mean value function, the reliability was estimated and the parameter estimation used to maximum likelihood. In the empirical analysis, Poisson execution time model of the existiog model in this area and the log-logistic model were compared Because log-logistic model is more efficient in tems of reliability, in this area, the log-logistic model as an alternative 1D the existiog model also were able to confim that you can use.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.