임상 의학의 연구에 사용되는 대표적 다변량 분석 방법은 다중 회귀 분석 방법인데, 이는 인과 관계를 토대로 여러 개의 변수에 의한 한꺼번에의 영향력을 분석하기 위한 방법이다. 다중 회귀 분석은 기본적으로 회귀 분석의 기본 가정을 만족해야 함은 물론, 여러 개의 독립 변수들이 포함되기 때문에 변수들을 모형에 포함시키는 방법 및 다중 공선성 문제에 대한 고려가 필요하다. 다중 회귀 분석 모형의 설명력은 결정 계수 $R^2$으로 표현되어 1에 가까울수록 설명력이 크며, 각 독립 변수들의 결과에의 영향력은 회귀 계수인 ${\beta}$값으로 표현된다. 다중 회귀 분석은 종속 변수의 형태에 따라 다중 선형 회귀 분석, 다중 로지스틱 회귀 분석, 콕스 회귀 분석으로 나눌 수 있다. 종속 변수가 연속 변수인 경우 다중 선형 회귀 분석, 범주형 변수인 경우 다중 로지스틱 회귀 분석, 시간의 영향을 고려한 상태 변수인 경우는 콕스 회귀 분석을 시행해야 하며, 각각 결과에의 영향력은 회귀 계수 ${\beta}$, 교차비, 위험비로 평가한다. 이러한 다변량 분석에 대한 이해는 연구를 계획하고 결과를 분석하고자 하는 임상 의사에게 있어 보다 효율적인 연구를 위해 필수적인 소양이라고 할 수 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권3호
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pp.475-483
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2009
본 연구에서는 한국종합주가지수 데이터를 이용하여 다양한 비선형 시계열 모형들을 소개하였다. 조건부 평균의 선형 모형으로는 상수항 모형, 자기회귀 모형을 살펴보았으며, 비선형 모형으로는 분계점 자기회귀 모형, 지수적 자기회귀 모형을 살펴보았다. 조건부 분산 모형으로는 일반 자기회귀 이분산 모형과 지수적 일반 자기회귀 이분산 모형, Glosten 등 (1993)의 모형 그리고 일반화 이항멱변환 분계점 일반 자기회귀 이분산 모형을 살펴보았다. 한편, 일반화 이항멱변환 분계점 일반 자기회귀 이분산 모형은 대표적 비대칭성 이분산성 모형인 Zakoian (1993) 모형과 Li와 Li (1996) 모형을 효과적으로 통합할 수 있는 변형된 모형이다. 본 연구에서는, 한국종합주가지수 데이터를 분석하여 새로운 모형의 효율성을 증명하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권5호
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pp.831-839
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2010
최소제곱 서포트벡터기계는 비선형회귀분석과 분류에 널리 쓰이는 커널기법이다. 본 논문에서는 금융시계열자료의 평균 및 변동성을 추정하기 위하여 평균의 추정 방법으로는 가중최소제곱 서포트벡터기계, 변동성의 추정 방법으로는 최소제곱 서포트벡터기계를 사용하는 비선형 평균 일반화 이분산 자기회귀모형을 제안한다. 제안된 모형은 선형 일반화 이분산 자기회귀모형 및 선형 평균 일반화 이분산 자기회귀모형보다 더 나은 추정 능력을 가진다는 것을 실제자료의 추정을 통하여 보였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제2권1호
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pp.22-31
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1995
본 논문에서는 포아송 반응을 갖는 로그 선형 회귀 모형에 붙스트랩 방법을 이용하여, 여러가지 통계적 추론을 위한 유용한 확률적 결과들을 연구.소개하고, 모의실험을 통한 소표본 성질들을 다양하게 제시하고자 한다. 특히 로그 선형 회귀 모형에 대한 최우 추정량 $\hat{\beta_n}$ 및 정보행렬 I(${\beta}_0$)의 추정량들 $I_1(\hat{\beta_n}{\cdot}X)$와 $I_2(\hat{\beta_n}{\cdot}X)$에 대한 일치성 및 정규성등의 확률적 성질들, 그리고 붙스트랩 방법을 적용한 대표본 성질들과 관련하여 여러가지 모의실험 결과들을 분석.연구하였다.
Duncan & Chang(1970)는 던컨-창 모델을 제안하면서 흙시료의 초기 접선계수와 극한 축차응력을 구하기 위하여 쌍곡선이론을 사용하여 삼축압축시험의 응력-변형률의 비선형관계를 변환된 변형률/축차응력-변형률의 선형관계로 재구성하였다. 그러나 변환된 응력-변형률 관계는 이론적으로 선형관계를 나타내지만, 실제로는 시험이 시작되는 변형률이 작은 구간과 시료가 파괴에 이르는 변형률이 큰 구간에서는 비선형관계를 보인다. 이러한 현상은 삼축압축시험의 응력-변형률 곡선이 완전한 쌍곡선 형태가 아님을 나타낸다. 따라서 변환된 응력-변형률 곡선의 전 구간에 대하여 선형 회귀분석을 실시하여 직선의 식을 구하게 되면, 비선형관계를 나타내는 구간의 범위에 따라 선형관계식의 산정에 편차가 발생하게 된다. 이러한 편차를 줄이기 위하여 본 연구에서는 변환응력-변형률 관계에서 비선형을 나타내는 초반과 종반 구간을 제외한 구간에 대하여 선형회귀분석을 실시함으로써 초기접선계수와 극한 축차응력을 산정하는 수정회귀분석법을 제안하였다. 수정회귀분석법을 검증하기 위하여, 풍화토의 다짐시료에 대하여 압밀-배수 삼축압축시험을 실시하였다. 삼축압축시험의 응력-변형률 곡선으로부터 구한 변환응력-변형률 관계에 대해서 수정회귀분석을 실시하여 Duncan et al.(1980)이 제안한 2점법으로 구한 결과와 비교하였다. 분석결과 수정회기분석법에 비해 Duncan의 2점법으로 산정한 초기 접선계수는 4.0% 크게, 그리고 극한 축차응력은 2.9% 작게 평가되었다.
이 논문에서는 시스템 수준의 전력 소모를 분석하는 방법론을 설명한다. 응용의 시스템 수준 전력 모델을 구하기 위해서, 시스템을 이루는 각 부분들을 선형적으로 모델링하고, 이를 모두 더한다. 선형적으로 모델링된 식의 파라메터들을 구하기 위해서, 회귀분석에 기반한 분석을 한다. 이를 위해서 다양한 벤치마크들을 준비하고, 응용에 대해서 측정을 한 것과 수정된 시뮬레이터에서 필요한 정보를 얻어야 한다. 이렇게 분석한 전력 모델의 예측치는 5% 내의 정확도를 가짐을 확인하였다.
본 논문에서는 블랙박스 혹은 운전석에 장착된 카메라로부터 얻어진 차량 영상에 대한 영역별 수직 히스토그램 매칭 및 선형 회귀분석 모델(linear regression model)을 활용한 강건한 차량 운행 동영상의 안정화(video stabilization) 기법을 제안한다. 동영상 안정화 기법은 영상의 흔들림 보정뿐 아니라 동영상 내 강건한 특징점 추적 및 매칭을 위한 이전의 전처리 과정으로 적용된다. 일반적으로 촬영 과정에서 많은 떨림이 포함될 수 있는 야외 CCTV 영상이나 손으로 들고(hand-held) 촬영된 동영상에 대한 흔들림 보정 등에 적용되고 있으나 영상 내 특징점이 지속적으로 변하고 영상의 변화 정도가 매우 심한 차량 운행 동영상에서는 적용된 사례가 드물다. 본 연구에서는 일반적인 비디오 안정화 기술이 적용되기 어려운 차량 운행 동영상에 대하여 수직 투영 히스토그램 매칭 및 선형 회귀분석 모델 기반의 안정화 기법을 제안한다. 제안된 기법은 입력영상에 대한 영역별 수직 투영 히스토그램 매칭을 수행하고 선형 회귀모델을 통해 영상에 나타나는 수직 및 회전이동 변환을 선형 근사하여 시간 영역 상의 입력 영상에 대한 안정화를 달성한다. 제안 방법의 검증을 위해 블랙박스로 촬영된 실제 동영상에 동영상 안정화 기술을 적용하였으며, 운행 중 불규칙한 노면으로 인한 영상의 흔들림이 효과적으로 제거되는 것을 확인할 수 있었다.
결정계수 $R^2$은 회귀분석에서 실제적으로는 매우 이용도가 높은 기술 측도라고 하겠으나, 회귀모형이 절편향을 포함하는 표준적인 선형회귀모형 이외인 경우에는 결정계수의 정의에 관하여 여러 논란이 있어 왔다. 절편항이 없는 선형회귀모형에서와 가중선형회귀모형, 로버스트 선형회귀모형에서의 결정계수의 적절한 정의와 용법이 대표적인 문제라고 하겠다. 기존의 여러 연구, 예를 들어 Kvalseth(1985) 나 Willet and Singer(1988)에서는 이러한 각 경우에 각기 적용될 수 있는 결정계수의 여러 변형들을 제안 $\cdot$ 이런 기존의 연구들이 일반적인 원칙이 없이 경우별로 단편적으로 대응하고 있을뿐더러 약간의 오류를 포함하고 있어 오히려 통계전문가가 아닌 통계 이용자들에게 혼란을 불러 일으킬 염려가 있다. 따라서 결정계수의 일반적 정의를 제안한 본 연구는 현재와 같은 결정계수의 여러변종의 범람으로 인한 혼란을 없애는 데 기여하리라고 생각된다. 이 통합결정계수는 尤度거리(likelihood distance)를 이용하여 정의되는데, 선형회귀모형 이외에도 비선형 회귀모형과 일반화 선형모형에 일관되게 적용 가능하다는 장점을 갖는다.
본 연구에서는 비선형 지속 모음 모델링을 위한 최소 제곱 서포트 벡터 회귀 기반 비선형 자귀회귀 방법을 소개하고 분석하였다. 비주기적인 파형 특성을 갖는 양성 후두 질환자 43명의 지속 모음을 대상으로 한 실험에서 제안된 비선형 합성기는 거의 완벽하게 혼란한 지속 모음을 생성하고 선형 예측 코딩은 할 수 없는 주파수 변동과 같은 자연스러운 음의 특성 또한 보존할 수 있었다. 하지만 일부 모음의 합성 결과 실제 원음과 다른 차이점을 보였다. 이러한 결과들은 단일 밴드 모델이 음의 고주파 성분을 조정, 분해 못하기 때문에 발생한 것이라 가정된다. 그러므로 웨이블릿 필터 뱅크를 이용한 멀티 밴드 모델을 단일 밴드 모델과 대치하여 실험을 수행한 결과 향상된 안정성을 보였다. 결과적으로 최소 제곱 서포트 벡터 회귀 기반 비선형 자귀회귀 방법은 성공적으로 원음에 가까운 합성음을 생성할 수 있다는 것을 확인 할 수 있었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권3호
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pp.547-557
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2017
건강 관련 삶의 질 자료는 정규분포를 따르지 않고 치우친 분포를 보이며, 등분산 가정을 만족하지 않는 경우가 대부분이다. 또한 건강 관련 삶의 질 자료는 범위가 정해져 있는 자료이며, 건강한 상태를 나타내는 경우 최대값을 가지는 천장효과가 있는 자료이다. 본 연구에서는 건강 관련 삶의 질 자료인 EQ-5D에 대해 선형회귀모형과 베타회귀모형, 그리고 평균과 정밀도에 대한 하위모형을 가지고 있는 확장된 베타회귀모형을 이용하여 예측모형을 개발하고 모형의 예측 정확도를 비교하였다. 선형회귀모형에 비해 확장된 베타회귀모형의 예측 정확도가 높기는 하지만 신뢰구간이 겹치고 있기 때문에 확장된 베타회귀모형의 정확도가 더 높다고 할 수는 없다. 하지만 확장된 베타회귀모형은 공변량에 따라 분산이 달라지는 부분을 설명할 수 있으며 선형회귀모형이 제한된 범위를 벗어난 값을 예측하는 부분을 개선할 수 있다. 따라서 범위가 제한되고 이분산이 있는 치우친 자료에 대해 공변량들이 평균 및 정밀도에 영향을 주는 정도를 동시에 고려하는 확장된 베타회귀모형은 건강 관련 삶의 질 자료인 EQ-5D를 분석하는 방법으로 적절하다고 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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