• Title/Summary/Keyword: 범주형 변수모형

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Latent class model for mixed variables with applications to text data (혼합모드 잠재범주모형을 통한 텍스트 자료의 분석)

  • Shin, Hyun Soo;Seo, Byungtae
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.32 no.6
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    • pp.837-849
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    • 2019
  • Latent class models (LCM) are useful tools to draw hidden information from categorical data. This model can also be interpreted as a mixture model with multinomial component distributions. In some cases, however, an available dataset may contain both categorical and count or continuous data. For such cases, we can extend the LCM to a mixture model with both multinomial and other component distributions such as normal and Poisson distributions. In this paper, we consider a LCM for the data containing categorical and count data to analyze the Drug Review dataset which contains categorical responses and text review. From this data analysis, we show that we can obtain more specific hidden inforamtion than those from the LCM only with categorical responses.

A polychotomous regression model with tensor product splines and direct sums (연속형의 텐서곱과 범주형의 직합을 사용한 다항 로지스틱 회귀모형)

  • Sim, Songyong;Kang, Heemo
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • v.25 no.1
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    • pp.19-26
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    • 2014
  • In this paper, we propose a polychotomous regression model when independent variables include both categorical and numerical variables. For categorical independent variables, we use direct sums, and tensor product splines are used for continuous independent variables. We use BIC for varible selections criterior. We implemented the algorithm and apply the algorithm to real data. The use of direct sums and tensor products outperformed the usual multinomial logistic regression model.

Validation Comparison of Credit Rating Models for Categorized Financial Data (범주형 재무자료에 대한 신용평가모형 검증 비교)

  • Hong, Chong-Sun;Lee, Chang-Hyuk;Kim, Ji-Hun
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • v.15 no.4
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    • pp.615-631
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    • 2008
  • Current credit evaluation models based on only financial data except non-financial data are used continuous data and produce credit scores for the ranking. In this work, some problems of the credit evaluation models based on transformed continuous financial data are discussed and we propose improved credit evaluation models based on categorized financial data. After analyzing and comparing goodness-of-fit tests of two models, the availability of the credit evaluation models for categorized financial data is explained.

An improvement on initial value selection in applying an EM algorithm for recursive models (순환모형에 대한 EM 알고리즘의 초기값 선정방법의 개선)

  • 정미숙;김성호
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.12 no.2
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    • pp.433-447
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    • 1999
  • 검사관련 능력과 문항점수사이의 관계를 모형화하기 위해 사용한 순환모형에서 관측불능인 능력상대변수를 비롯한 모든 변수들이 범주형 변수라 가정하자. 이 범주형 자료를 위한 모수추정문제를 다루기 위해 EM 방법을 이용했는데, EM 방법은 사용하기에 편리하지만 순환모형에 대한 추정값이 적절하지 않는 경우가 발생한다. 그 주된 원인중의 하나로 초기값 선정의 잘못을 들 수 있는데, 본 논문에서는 이 외에 구조상의 결함도 그 원인이 됨을 경험적으로 보았다. 따라서 구조적 결함을 먼저 해결하면 보다 효과적인 초기값을 선정할 수 있으리가 기대한다.

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An educational tool for regression models with dummy variables using Excel VBA (엑셀 VBA을 이용한 가변수 회귀모형 교육도구 개발)

  • Choi, Hyun Seok;Park, Cheolyong
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • v.24 no.3
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    • pp.593-601
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    • 2013
  • We often need to include categorial variables as explanatory variables in regression models. The categorial variables in regression models can be quantified through dummy variables. In this study, we provide an education tool using Excel VBA for displaying regression lines along with test results for regression models with a continuous explanatory variable and one or two categorical explanatory variables. The regression lines with test results are provided step by step for the model(s) with interaction(s), the model(s) without interaction(s) but with dummy variables, and the model without dummy variable(s). With this tool, we can easily understand the meaning of dummy variables and interaction effect through graphics and further decide which model is more suited to the data on hand.

Imputation for Binary or Ordered Categorical Traits Based on the Bayesian Threshold Model (베이지안 분계점 모형에 의한 순서 범주형 변수의 대체)

  • Lee Seung-Chun
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.18 no.3
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    • pp.597-606
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    • 2005
  • The nonresponse in sample survey causes a problem when it comes time to analyze dataset in public-use files where the user has only complete-data methods available and has limited information about the reasons for nonresponse. Recently imputation for nonresponse is becoming a standard approach for handling nonresponse and various imputation methods have been devised . However, most imputation methods concern with continuous traits while many interesting features are measured by binary or ordered categorical scales in sample survey. In this note. an imputation method for ignorable nonresponse in binary or ordered categorical traits is considered.

An Empirical Study on the Measurement of Clustering and Trend Analysis among the Asian Container Ports Using the Variable Group Benchmarking and Categorical Variable Models (가변 그룹 벤치마킹 모형과 범주형 변수모형을 이용한 아시아 컨테이너항만의 클러스터링측정 및 추세분석에 관한 실증적 연구)

  • Park, Rokyung
    • Journal of Korea Port Economic Association
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    • v.29 no.1
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    • pp.143-175
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    • 2013
  • The purpose of this paper is to show the clustering trend by using the variable group benchmarking(VGB) and categorical variable(CV) models for 38 Asian ports during 9 years(2001-2009) with 4 inputs(birth length, depth, total area, and number of crane) and 1 output(container TEU). The main empirical results of this paper are as follows. First, clustering results by using VGB show that Shanghai, Qingdao, and Ningbo ports took the core role for clustering. Second, CV analysis focusing on the container throughputs indicated that Singapore, Keelong, Dubai, and Kaosiung ports except Chinese ports are appeared as the center ports of clustering. Third, Aqaba, Dubai, Hongkong, Shanghai, Guangzhou, and Ningbo ports are recommended as the efficient ports for the target of clustering. Fourth, when the ports are classified by the regional location, Dubai, Khor Fakkan, Shanghai, Hongkong, Keelong, Ningbo, and Singapore ports are the core ports for clustering. On the whole, other ports located in Asia should be clustered to Dubai, Khor Fakkan, Shanghai, Hongkong, Ningbo, and Singapore ports. The policy implication of this paper is that Korean port policy planner should introduce the VGB model, and CV model for clustering among the international ports for enhancing the efficiency of inputs and outputs.

Estimation of Occurrence Probability of Socioeconomic Damage Caused by Meteorological Drought Using Categorical Data Analysis (범주형 자료 분석을 활용한 사회경제적 가뭄 피해 발생확률 산정 : 충청북도의 적용사례를 중심으로)

  • Yu, Ji Soo;Yoo, Jiyoung;Kim, Min-ji;Kim, Tae-Woong
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.348-348
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    • 2021
  • 가뭄 연구의 궁극적 목표는 가뭄 발생의 메커니즘에 대한 이해를 높이고, 예측기술을 향상시켜 선제적 대응이 가능하도록 하는 것이다. 일반적으로 가뭄분석에 활용되는 가뭄지표는 연속형 변수로 간주하여 확률모형을 구축하지만, 가뭄상태와 가뭄피해 자료는 순서형 및 이산형 변수이므로 범주형 자료 분석 기법을 적용하는 것이 더 적절하다. 따라서 본 연구에서는 기상학적 가뭄과 피해발생 사이의 관계를 규명하기 위해 범주형 자료 분석 방법 중 로그선형(log-linear) 모형과 로지스틱(logistic) 회귀모형을 활용하였다. 가뭄피해 예측을 위한 가뭄 피해 정보를 수집하는 것은 매우 어려운 일이다. 가뭄의 영향으로 인해 발생할 수 있는 피해의 종류가 다양하며, 여러 분야의 이해관계자가 받아들이는 가뭄의 피해 양상이 다르기 때문이다. 본 연구에서는 국가가뭄정보포털(drought.go.kr)에서 충청북도의 가뭄피해현황 자료를 수집하였다. 30년(1991~2020년)동안 238개 읍면동 중 34개 행정구역에서 총 272건의 가뭄피해가 발생한 것으로 확인되었다. 표준강수지수(SPI)를 이용하여 분석된 지역별 연평균 가뭄발생횟수는 약 8.44회이며, 가뭄이 가장 많이 발생한 해는 2001년(평균 가뭄발생 18.7회)이었다. 강수의 부족으로 인해 발생하는 기상학적 가뭄이 사회경제적 피해를 야기하는 수문학적 가뭄으로 전이되기까지 몇 주에서 몇 달까지 시간이 소요된다. 이러한 관계를 파악하기 위해 가뭄피해 발생 여부를 예측변수, 가뭄피해 발생 이전의 가뭄상태를 설명변수로 설정하여 기상학적 가뭄 발생에 따른 가뭄피해 발생 확률을 산정하였다. 그 결과 가뭄피해 발생 당시의 가뭄상태보다 그 이전에 연속된 가뭄상태가 있을 경우 가뭄피해 발생 확률이 약 2.5배 상승하는 것으로 나타났다.

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A Sequence of Models for Categorical Data with Compound Scales (복합척도의 범주형 자료에 대한 연속 모형)

  • 최재성
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.14 no.1
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    • pp.103-110
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    • 2001
  • This paper considers a multistage experiment. Response scales can be same or different from stage to stage. When variables are of nested structure, the response variable at each stage can be defined conditionally. For analysing such data with compound scales, this paper suggests a sequnce of dependence models and shows how to set up a sequence of models for the driver's liscense test data.

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지분구조의 다가자료에 관한 모형

  • 최재성
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • v.4 no.2
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    • pp.377-384
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    • 1997
  • 본 논문은 지분구조를 갖는 범주형 자료가 명목상의 다가자료일 때, 지분구조의 각 단계에서 정의될 수 있는 지분변수들의 유형과 지분변수들의 관심확률들에 영향을 미치는 변수들을 고려한 자료분석 모형들을 제시하고 있다.

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