• 제목/요약/키워드: 선형혼합효과모형

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비선형 혼합효과 모형의 수간곡선 적용: 강원지방 소나무를 대상으로 (Applying Nonlinear Mixed-effects Models to Taper Equations: A Case Study of Pinus densiflora in Gangwon Province, Republic of Korea)

  • 신중훈;한희;고치웅;강진택;김영환
    • 한국산림과학회지
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    • 제111권1호
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    • pp.136-149
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    • 2022
  • 강원지방소나무의 수간곡선 추정에 비선형 혼합효과 모형(nonlinear mixed-effects models: NLME)을 적용하고 몇 가지 성능 척도를 이용하여 비선형 고정효과 모형과 비교하였다. 혼합효과 모형이 고정효과 모형을 개선한 정도를 전체 성능의 측면에서 설명하면, 수간직경에 대해서는 BIAS 26.4%, MAB 42.9%, RMSE 43.1%, FI 0.9%만큼이었고, 수간단면적에 대해서는 BIAS 67.7%, MAB 44.7%, RMSE 45.8%, FI 1.0%만큼이었다. 수간을 12개의 상대수고 구간으로 세분화하여 분석한 결과에서도 수간곡선의 성능은 혼합효과 모형에 의해 크게 개선된 것으로 나타났다. 혼합효과 모형은 모든 상대수고 구간에서 수간직경 및 수간단면적에 대한 성능이 고정효과 모형보다 더 나은 MAB, RMSE, FI를 나타내었고, BIAS의 경우 일부 구간(수간직경: 0.05, 0.2, 0.3, 0.8, 수간단면적: 0.05, 0.3, 0.5, 0.6, 1.0)에서만 고정효과 모형보다 뒤떨어지는 것으로 확인되었다. 특히 지상에 근접한 수간 최하부(수고 0.2 m 지점)에서 수간직경 및 수간단면적 추정 성능이 혼합효과 모형에 의해 크게 향상되었다. 수간직경의 경우 BIAS 84.2%, MAB 69.8%, RMSE 68.7%, FI 3.1%, 수간단면적의 경우 BIAS 98.5%, MAB 70.1%, RMSE 68.7%, FI 3.1%만큼 향상된 것으로 분석되었다. 지상으로부터 0.2 m 높이 지점의 수간단면적이 수간단면적 전체에서 차지하는 비중은 22.7%에 달하였다. 이렇게 수간재적에서 가장 큰 비중을 차지하는 수간 최하부에서의 추정 성능이 크게 향상되었다는 것은 전체 수간재적의 추정 성능 역시 큰 폭으로 향상될 수 있음을 시사한다. 비록 모형 적합 과정이 고정효과 모형보다 까다롭다는 단점이 있지만, 추정 성능의 개선 효과를 고려하면 NLME를 수간곡선 추정의 표준적인 방법으로 사용하는 것을 검토할 필요가 있다.

반복 측정 자료를 이용한 장애인 우울에 대한 분석 (An analysis of depression of the individuals with disabilities using repeated measurement data)

  • 홍혜선;허집
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제28권5호
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    • pp.1055-1067
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    • 2017
  • 지금까지 연구되어진 한국의 장애인 우울에 미치는 요인들을 찾는 연구들은 조사된 장애인별로 반복 측정된 자료임에도 대부분 그들 자료들이 독립이라는 가정 하에 통계적 분석을 하였다. 본 연구에서는 3년마다 반복 측정된 한국복지패널의 장애인 관련 부가조사 자료를 이용하여 장애인 우울에 미치는 요인들이 무엇인지를 반복 측정의 효과를 포함하는 선형혼합모형으로 분석한다. 각 장애인별로 얻어진 반복 측정 자료들의 종속성에 적절한 상관행렬을 고려하고, 회귀계수인 고정효과 뿐만 아니라 각 장애인별 특성을 반영하는 임의효과를 포함시켜 장애인 우울에 유의한 변수들을 찾고 최종모형을 구한다. 고정효과만 고려한 모형으로부터 얻어진 잔차들은 각 장애인별 잔차들의 평균이 0 근처에 있지 않다는 것을 보여주고, 임의효과를 포함하고 있는 최종모형의 잔차들의 잔차도와 분위수대조도를 제시하여 최종모형은 각 장애인별 잔차들의 평균의 문제점을 해결한다는 것을 보여주고자 한다.

차로공동이용화를 위한 신호최적화모형 개발 연구 (Signal Optimization Model Reflecting Alternative Use of Lanes for Left/Through Traffic at A Signalized Intersection)

  • 신언교;홍성표;김동녕
    • 대한교통학회지
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    • 제19권3호
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    • pp.75-88
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    • 2001
  • 본 연구에서는 신호등이 설치되어 있는 교차로에서 교통용량을 최대한 활용하고, 방향별 교통량에 부응하는 교통용량을 배분하기 위하여 교차로 후방에 정지선을 설치한 차로공동이용방안 및 이에 따른 혼합정수선형계획법의 신호최적화기법을 제시하였다. 시뮬레이션 결과에 의하면 부도로에서 주교차로와 후방 정지선 사이의 대기차량 저장공간으로 진입되는 직진과 좌회전 차량은 주교차로 해당 이동류 현시에 완전히 소거되어 모형의 안정성을 입증해주었다. 그리고 본 모형 적용으로 평균지체시간 46∼64%, 연료소모량 18∼32% 정도를 줄여주는 것으로 나타났다. 특히 교통량이 증가할수록 본 모형의 적용효과는 커지는 것으로 나타났다. 그리고 주교차로 후방에 수반되는 정지선의 영향으로 연료소모량 감소효과 보다 지체시간 단축효과가 큰 것으로 나타났다. 본 모형은 좌회전포켓 설치가 곤란한 교차로나 좌회전 교통량이 많은 교차로를 포함하여 혼잡이 심한 교차로(critical intersection)등에 적용할 경우 큰 효과가 기대되며, 세가로 등이 교차로로부터 멀리 떨어지고 교차로 간격이 큰 도로 등에 적용이 추천된다.

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PROC MIXED를 활용한 혼합모형의 신뢰구간추정 (Interval Estimation in Mixed Model by Use of PROC MIXED)

  • 박동준
    • 응용통계연구
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    • 제19권2호
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    • pp.349-360
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    • 2006
  • SAS의 PROC MIXED를 사용하면 일반적인 ANOVA 추정량뿐만 아니라 더 많은 장점을 갖는 제한최대우도추정법 또는 최대우도추정법으로 모수들을 추론할 수 있다. 혼합모형에 속하는 불균형중첩오차구조를 갖는 선형회귀모형에서 랜덤효과와 관련된 그룹간 분산의 신뢰 구간과 고정효과에 해당되는 회귀 계수들에 대 한 신뢰구간을 구하기 위하여 세 가지 크기를 갖는 표본에 대하여 PROC MIXED를 사용하였다. 모의실험을 실행한 결과, 대표본인 경우에는 모수들의 신뢰 구간을 구하기 위하여 PROC MIXED를 활용할 수 있지만, 소표본인 경우에는 PROC MIXED를 사용할 경우, 그룹간 분산의 신뢰 구간과 회귀계수 가운데 절편항의 신뢰구간은 주어진 신뢰계수를 지키지 못하는 것을 보인다.

조현병 환자의 개별목표달성 향상을 위한 목표달성척도의 적용에 관한 탐색적 연구 (An Exploratory Study on the Application of Goal Attainment Scale to Improve Individual Goal Attainment of Schizophrenia)

  • 김묘정;이석호;김용석
    • 한국융합학회논문지
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    • 제10권9호
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    • pp.249-255
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    • 2019
  • 본 연구는 조현병스펙트럼 및 기타정신병적장애 진단을 받은 환자들(이하 조현병 환자)을 대상으로 목표달성척도를 적용하고 효과성을 평가하는데 있다. 연구 대상자들은 목표달성척도를 활용하여 자신의 개별목표를 설정하고 목표의 달성 정도를 정기적으로 자가 평가하였다. 연구 대상자들의 목표달성점수를 계산하여 목표달성 정도를 나타냈다. 평가를 위해 사전-사후검사를 실시하였고 선형혼합효과모형을 사용하여 목표달성척도 적용의 효과를 분석하였다. 평가결과, 연구 대상자들의 목표달성점수는 측정시점에 따라 점차 증가하였고 이러한 증가는 통계적으로도 유의미하였다. 본 연구는 조현병 환자들을 위해 자기결정을 통한 목표 설정, 목표성취 그리고 그 과정을 지원하는 것이 중요하다는 것을 보여준다. 본 연구결과를 통해 도출된 임상적 함의, 연구의 한계 등이 추가로 논의되었다.

군집 특정 변량효과를 포함한 유한 혼합 모형의 베이지안 분석 (Bayesian analysis of finite mixture model with cluster-specific random effects)

  • 이혜진;경민정
    • 응용통계연구
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    • 제30권1호
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    • pp.57-68
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    • 2017
  • 대량의 데이터에 있어 전반적인 특성 및 구조를 파악하는데 유용하기 때문에 다양한 분야에서 군집분석을 사용하고 있다. Dempster 등 (1977)에서 정의된 expectation-maximization(EM) 알고리즘은 가장 보편적으로 사용되는 군집분석 방법이다. 선형모형의 유한혼합물(finite mixture of linear model) 기법 또한 군집분석 방법 중 많이 사용되는 방법이며 베이지안 군집방법은 Bernardo와 Giron (1988)이 군집에 대한 가중치 확률만 모를 경우 처음 적용하였다. 우리는 이 연구에서 일반적인 선형모형의 유한혼합물이 아닌 군집특정(cluster-specific) 변량효과를 모형에 포함하여 베이지안 분석방법인 깁스표집법(Gibbs sampling)을 사용한다. 제안한 모형의 특성 및 표집법에 대하여 설명하였고 모의실험 및 실제 데이터 분석을 통하여 모형의 유용성을 파악하였다. Hurn 등 (2003)의 CO2 데이터에 모형을 적용하여 변량효과가 없는 모형, 개체특정(subject-specific) 변량효과 모형과 비교하였다.

생존자료분석을 위한 혼합효과 최소제곱 서포트벡터기계 (Mixed effects least squares support vector machine for survival data analysis)

  • 황창하;심주용
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제23권4호
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    • pp.739-748
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    • 2012
  • 최소제곱 서포트벡터기계 (least squares support vector machine)는 분류 및 비선형 회귀분석에서 유용하게 사용되고 있는 통계적 기법이다. 본 논문에서는 각 집단별로 생존자료가 관측된 경우 적용할 수 있는 LS-SVM을 제안한다. 제안된 모형은 임의우측 중도절단자료를 비선형 회귀모형에 적용할 수 있게 Kaplan- Meier의 중도절단분포의 추정값을 이용하여 구해진 가중값을 사용하고, 집단 간의 변동을 나타내기 위하여 임의효과항을 포함한다. 벌칙상수와 커널모수의 최적값을 구하기 위하여 일반화 교차타당성함수가 사용되고 모의실험에서는 임의효과항을 포함하지 않은 LS-SVM과 성능을 비교함으로써 제안된 방법의 우수성을 보이기로 한다.

결합 다단계 일반화 선형모형을 이용한 다변량 경시적 자료 분석 (The Use of Joint Hierarchical Generalized Linear Models: Application to Multivariate Longitudinal Data)

  • 이동환;유재근
    • 응용통계연구
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    • 제28권2호
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    • pp.335-342
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    • 2015
  • 경시적 자료는 각 환자마다 시간에 따라 반복 측정되는 코호트 연구 등에서 많이 쓰인다. 본 연구는 반응변수 간 상관성을 고려할 수 있는 결합 다단계 일반화 선형모형을 이용하여, 다변량 경시적 자료 분석을 수행하였다. 한국 유전체 역학 연구에서 실시한 코호트 자료를 적합하고 결과를 해석한다. 조건부 아카이케 정보 기준을 이용하여 모형 선택을 하고, 변량효과들의 추정치들을 설명한다.

소지역 추정을 위한 M-분위수 커널회귀 (M-quantile kernel regression for small area estimation)

  • 심주용;황창하
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제23권4호
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    • pp.749-756
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    • 2012
  • 소지역 추정을 위해 널리 사용되고 있는 방법 중 하나는 선형혼합효과모형이다. 그러나 종속변수와 독립변수 사이의 관계가 비선형일 때 이 모형은 소지역 관련 모수에 대해 편의된 추정값을 초래한다. 본 논문에서는 M-분위수 커널회귀를 사용하여 소지역의 평균을 추정하는 방법을 제안한다. 그리고 모의실험을 통하여 서포트벡터분위수회귀와 성능을 비교함으로써 제안된 방법의 우수성을 보인다.

다변량 다수준 이항자료에 대한 일반화선형혼합모형 (Generalized Linear Mixed Model for Multivariate Multilevel Binomial Data)

  • 임화경;송석헌;송주원;전수영
    • 응용통계연구
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    • 제21권6호
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    • pp.923-932
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    • 2008
  • 우리는 자명하지 않은 상관 구조를 갖는 복잡한 다변량 자료에 직면하는 경우가 있다. 예를 들어 군집 구조 자료의 경우 생략된 변수들이 한 개 이상의 관측값에 동시적으로 영향을 줄 수 있기 때문에 결과들 간에 상관 구조를 모형화하는 것은 추정량의 효율성과 정확한 표준오차의 계산 등의 타당한 추론을 위해서 중요하다 관측값들 간에 종속성을 두는 표준 방법으로는 관측 값들이 관찰되지 않은 어떤 변수를 공유한다고 가정하는 것인데, 이러한 가정에 대해 본 연구에서는 다수준 모형을 고려한 상관된 임의효과 모형을 적합시켰다. 추정은 준모수적 접근방법으로 임의계수 분포에 대한 모수적 가정 없이 유한혼합 EM-알고리즘을 통하여 수행되었다.