• 제목/요약/키워드: 음이항모형

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생태하천복원사업 전후 경제적 가치 비교분석 (Ex-ante and Ex-post Economic Value Analysis on Ecological River Restoration Project)

  • 이윤;장훈;윤태연;정영근;박희영
    • 지역연구
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    • 제31권3호
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    • pp.39-54
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    • 2015
  • 본 연구는 서울시에서 추진한 청계천 복원사업에 대한 경제적 가치를 평가하기 위해 심층출구면접조사 방식으로 수집된 자료를 바탕으로 여행비용법(Travel Cost Method, TCM)을 적용하였다. 가산자료의 특성을 감안하여 분석모형은 포아송모형(Poisson Model, PM), 음이항모형(Negative Binomial, NB), 절단된 포아송모형(Zero-truncated Poisson, ZTP), 그리고 절단된 음이항모형(Zero-truncated Negative Binomial, ZTNB)을 사용하였다. 분석결과 추정계수들은 통계적으로 유의하게 나타났고 일반적인 소비자경제이론에 부합하는 결과가 도출되었다. 조사된 자료에서 과산포현상(Over-dispersion)이 발견되었으며 모형적합도검정을 통해서 절단된 음이항모형(Zero-truncated Negative Binomial, ZTNB)이 청계천 방문객의 수요를 추정하는 데 최적모형으로 선정되었다. 생태하천복원사업인 청계천복원사업의 경제적 가치를 추정하기 위해 방문객의 연평균 방문횟수와 최적모형에서 추정된 계수를 통해서 분석한 결과 청계천의 경제적 가치는 2013년 기준으로 연간 약 1,902 원으로 추정되었다.

영과잉 음이항회귀 모형을 이용한 보험설계사들의 이직횟수 적합 (Fit of the number of insurance solicitor's turnovers using zero-inflated negative binomial regression)

  • 전희주
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제28권5호
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    • pp.1087-1097
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    • 2017
  • 본 연구는 계수자료 (count data)를 반응변수로 갖는 포아송회귀 모형, 음이항회귀 모형, 영과잉 포아송회귀 모형, 영과잉 음이항회귀 모형의 4 모형의 비교를 통해 보험 설계사들의 이직횟수 적합을 위한 최적모형을 찾고자 한다. 보험설계사 이직횟수의 분산이 평균보다 큰 과대산포가 존재하고 0인 경우의 비중이 높을 경우에 영과잉 음이항회귀 모형을 적합하는 것이 타당함을 보여주고 보험 설계사들의 이직횟수에 영향을 주는 요인을 규명하고자 한다. 로그우도값, AIC, SBC 등을 고려하여 보험설계사 이직횟수 적합을 최적의 모형은 영과잉 이항모형과 음이항회귀모형의 결합인 영과잉 음이항 모형이 선택되었다. 영과잉 이항모형에 포함된 변수로는 성별, 총 보험설계사 근무연월, 교차모집 설계사 등록, 보유고객 수, 소속회사 유형이었고, 음이항회귀 모형에 포함된 변수로는 직무만족, 조직몰입, 채널경영만족, 총 보험설계사 근무연월, 현 직장에서 근무연월, 소속회사 유형이었다. 영과잉 음이항회귀 모형의 적합결과, 이직횟수에 유의한 영향을 주는 요인으로는 현 직장에서 근무연월, 총 보험설계사 근무연월, 소속회사 유형, 채널경영만족, 직무만족 순으로 나타났다.

가산자료모형을 이용한 서해 태안군 유어객의 편익추정 (Estimating the Economic Value of Recreation Sea Fishing in the Yellow Sea: An Application of Count Data Model)

  • 최종두
    • 자원ㆍ환경경제연구
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    • 제23권2호
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    • pp.331-347
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    • 2014
  • 본 연구는 서해에 위치한 태안군을 방문하는 유어객의 방문 편익을 분석하기 위하여 개별여행비용법과 가산자료모형을 이용하여 수요모형을 추정하고 경제적 가치를 측정하였다. 여행객방문속성을 감안하여 분석모형으로 포아송모형(Poisson Model, PM), 음이항모형(Negative Binomial, NB), 절단된 포아송모형(Truncated Poisson Model, TPM), 절단된 음이항모형(Truncated Negative Binomial, TNB)을 분석에 이용하였다. 분석결과 추정계수들은 통계적으로 유의하게 나타났으며, 경제이론에도 부합되는 결과를 도출하였다. 과산포(overdispersion)현상은 발견되지 않았으며, 모형적합도검정을 통하여 절단된 포아송모형이 적정모형으로 선정되었다. 또한, 서해 태안군 해역내 유어활동의 경제적가치를 추정하기 위하여 유어객의 연평균 출조횟수와 최적모형으로 선정된 절단된포아송모형(TPM)으로 분석한 결과 1인 1회 출조당 경제적 가치는 254,453원이며, 1인당 연간 총 경제적 가치는 1,536,896원으로 도출되었다.

차량유형별 로터리 사고모형 (Accident Models of Rotary by Vehicle Type)

  • 한수산;박병호
    • 대한교통학회지
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    • 제29권6호
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    • pp.67-74
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    • 2011
  • 이 연구는 차량유형별 로터리 교통사고를 다루고 있다. 이 논문은 차량유형별 교통사고 특성을 비교 분석하고, 사고모형을 개발하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 이 연구에서는 차량유형을 세 그룹으로 나누어 그 차이점을 분석하고, 국내 로터리 자료를 이용하여 포아송 및 음이항 회귀모형과 ZAM모형을 개발하는데 중점을 두고 있다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 승용차량과 화물 및 승합차, 원동기의 사고건수를 종속변수로 하는 통계적으로 의미있는 2개의 ZIP 모형과 1개의 음이항 모형이 개발되었다. 둘째, 모형별 채택된 독립변수를 활용하여 세 모형의 차이가 비교 분석되었다. 마지막으로 로터리 사고를 예방하기 위해 조명시설, 과속방지턱과 같은 교통안전시설물 설치가 필요한 것으로 평가되었다.

폴랴-감마 잠재변수에 기반한 베이지안 영과잉 음이항 회귀모형: 약학 자료에의 응용 (A Bayesian zero-inflated negative binomial regression model based on Pólya-Gamma latent variables with an application to pharmaceutical data)

  • 서기태;황범석
    • 응용통계연구
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    • 제35권2호
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    • pp.311-325
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    • 2022
  • 0의 값을 과도하게 포함하는 가산자료는 다양한 연구 분야에서 흔히 나타난다. 영과잉 모형은 영과잉 가산자료를 분석하기 위해 가장 일반적으로 사용되는 모형이다. 영과잉 모형에 대한 전통적인 베이지안 추론은 조건부 사후분포의 형태가 폐쇄형 분포로 나타나지 않아 모형 적합 과정이 용이하지 않다는 한계점이 존재했다. 그러나 최근 Pillow와 Scott (2012)과 Polson 등 (2013)이 제안한 폴랴-감마 자료확대전략으로 인해, 로지스틱 회귀모형과 음이항 회귀모형에서 깁스 샘플링을 통한 추론이 가능해지면서, 영과잉 모형에 대한 베이지안 추론이 용이해졌다. 본 논문에서는 베이지안 추론에 기반한 영과잉 음이항 회귀모형을 Min과 Agresti(2005)에서 분석된 약학 연구 자료에 적용해본다. 분석에 사용된 자료는 경시적 영과잉 가산자료로 복잡한 자료 구조를 가지고 있다. 모형 적합 과정에서는 깁스 샘플링을 통한 추론을 수행하기 위해 폴랴-감마 자료확대전략을 사용한다.

어가의 고용량 결정요인 분석 (An Analysis on the Determinants of Employed Labour Quantity in the Fishing Industry)

  • 김태현;박철형;남종오
    • 자원ㆍ환경경제연구
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    • 제27권3호
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    • pp.545-567
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    • 2018
  • 본 연구는 포아송모형, 음이항모형, 영과잉 포아송모형, 영과잉 음이항모형을 이용하여 어가의 고용량 결정요인을 분석하고, 개별모형 간 고용량 결정요인을 비교 분석한다. 이들 모형의 추정에 사용된 자료는 통계청에서 제공하는 2010년과 2015년의 농림어업총조사 마이크로 데이터이며, 이들 자료를 풀링(Pooling)하여 고용량 결정요인과 그 변화분에 대해 추정한다. 분석모형의 선정 결과, 과대 산포 경향을 갖고 있으면서 자가 노동 및 가족 경영으로 고용을 대체하고 있는 수산업의 특성을 모형에 동시에 반영하고 있는 영과잉 음이항모형이 선정되었다. 또한 2010년 대비 2015년 고용량 결정요인의 변화분을 분석해 본 결과, 어선을 보유한 어가와 판매금액이 많은 어가는 고용량 감소에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타난 반면, 어가의 종사경력은 길수록 고용량 증가에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 결론적으로 자본화된 어가와 고령화의 가속화가 수산업의 어가 고용량 수 변화에 유의한 영향을 미친 것으로 나타났다.

서로 다른 산포를 허용하는 이변량 영과잉 음이항 회귀모형 (Bivariate Zero-Inflated Negative Binomial Regression Model with Heterogeneous Dispersions)

  • 김동석;정슬기;이동희
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제18권5호
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    • pp.571-579
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    • 2011
  • 본 연구에서는 두 반응 변수에 서로 다른 산포를 허용하는 새로운 이변량 영과잉 음이항 회귀모형을 제안하고, Deb과 Trivedi (1997)에 나타난 헬스케어 자료를 이용하여 두 반응변수가 갖는 서로 다른 산포도를 무시한 Wang (2003)이 제안한 이변량 영과잉 음이항 회귀모형과의 효율성을 로그우도와 AIC의 관점에서 비교 하였다. 모형적합결과, 본 연구에서 제안한 모형이 모형선택기준 관점에서 기존모형에 비하여 월등히 우수한 결과를 보여주었다.

조건부 포아송 및 음이항 분포를 이용한 영-과잉 INGARCH 자료 분석 (Zero-Inflated INGARCH Using Conditional Poisson and Negative Binomial: Data Application)

  • 윤재은;황선영
    • 응용통계연구
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    • 제28권3호
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    • pp.583-592
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    • 2015
  • 영-과잉(zero-inflation) 현상은 최근 계수(count) 시계열 분석의 주요토픽으로 다루어지고 있다. 본 논문에서는 영-과잉 계수 시계열의 변동성을 연구하고 있다. 기존의 정수형 모형인 INGARCH(integer valued GRACH) 모형에 조건부 포아송 및 조건부 음이항 분포를 사용하여 변동성에 영-과잉 현상을 추가하였다. 모수 추정 방법으로 EM알고리즘을 사용하였으며 국내 콜레라 발생건수에 적용시켜 보았다.

확률모수를 이용한 교통사고예측모형 개발 -수도권 및 부산광역시 4지 교차로를 대상으로- (A Development of Traffic Accident Model by Random Parameter : Focus on Capital Area and Busan 4-legs Signalized Intersections)

  • 이근희;노정현
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제14권6호
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    • pp.91-99
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    • 2015
  • 본 연구는 서울, 수도권 및 부산광역시의 4지 신호교차로를 대상으로 도로의 기하구조측면, 교통특성, 환경특성 등 다양한 요인을 고려하여 교통사고예측모형을 구축하고 교차로사고와의 상호관계를 규명하고자 하였다. 분석 결과 기존의 음이항 모형보다 확률적 음이항 모형의 설명력이 높게 나타났으며 총 52개의 변수 중 10개의 변수가(주도로의 차로 수, 주도로의 좌회전 교통량, 주도로의 주행제약시설 수, 부도로의 우회전 교통량, 부도로의 교차로 시거, 교차로의 총 현시, 부도로의 중앙분리대 유무, 부도로의 제한속도, 부도로의 교통섬 유무, 부도로의 속도제약시설 수) 도시부 4지 신호교차로에서 교통사고에 영향을 미치는 유의한 변수로 나타났다. 또한 10개의 유의한 변수 중 2개의 변수가(부도로의 교차로 시거, 부도로의 차량 주행속도 제약 시설물 수)가 확률적 변수로 나타났다.

시뮬레이션을 통한 베이즈요인에 의한 모형선택의 비교연구 : 포아송, 음이항모형의 선택과 정규, 이중지수, 코쉬모형의 선택 (Comparative Study of Model Selection Using Bayes Factor through Simulation : Poisson vs. Negative Binomial Model Selection and Normal, Double Exponential vs. Cauchy Model Selection)

  • 오미라;윤소영;심정욱;손영숙
    • 응용통계연구
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    • 제16권2호
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    • pp.335-349
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    • 2003
  • 본 논문에서는 포아송분포 대 음이항분포, 그리고 정규분포, 이중지 수분포 대 코쉬분포에 대한 모형선택을 위하여 베이지안 방법을 사용한다. 각 모수에 대한 사전분포로는 무정보 부적절 사전분포의 가정 하에, 베이지안 모형선택을 위하여 O'Hagan (1995)의 부분적 베 이즈요인을 이용하였다. 실제자료와 모의 실험 자료의 분석을 통하여 부분적 베이즈요인의 유용성을 Berger와 Pericchi (1996, 1998)의 내재적 베이즈요인들과 함께 비교 검토해 본다.