• 자원ㆍ환경경제연구
• /
• 제21권4호
• /
• pp.981-998
• /
• 2012

이 논문에서는 영산강 하구 방문객을 대상으로 하여 자연휴양지의 수요함수를 추정하여 방문 편익을 도출하기 위해 카운트 자료 모형(count data model)을 적용하였다. 여행지 방문객 자료의 속성을 고려할 때, 포와송 모형의 경우 평균과 분산이 동일하다는 제약적 가정에 의한 과도분산(overdispersion) 속성의 왜곡과 더불어 자료의 1에서 절단 속성을 고려하지 않는 경우의 왜곡이 문제가 된다. 실증 분석 결과에 따르면 방문객 자료의 속성은 반영하는 절단 음이항(truncated negative binomial) 모형이 고려한 모형 중에서 최적이고, 그 모형에 의해 도출된 영산강 하구 1회 방문 편익(즉, 소비자 잉여)는 전라권 거주자들의 경우 89,350원이며, 비전라권 거주자의 경우는 432,526원으로 전라권 거주자의 4.8배 수준이었다. 또한 과도분산의 속성을 반영하지 못하는 포와송 모형으로부터 추정된 영산강 하구의 방문 편익(소비자 잉여)은 과소평가되며, 절단의 속성을 고려하지 못하는 경우의 모형으로부터 추정된 영산강 하구의 방문 편익은 과대평가되는 경향도 확인할 수 있었다. 그러므로 단일 휴양지 방문객에 대한 자료로부터 여행수요 함수 및 방문 편익을 추정하기 위해서는 절단 음이항 회귀모형이 적용되어야 한다.

• 응용통계연구
• /
• 제24권5호
• /
• pp.951-961
• /
• 2011

본 논문에서는 제로팽창 음이항(ZINB) 회귀모형에서 회귀계수에 대한 추론방법으로 마코프체인몬테카를로(MC MC) 기법을 이용한 베이지안 추론방법을 제안하였다. 본 연구에서 고려한 ZINB 회귀모형은 반응변수의 평균뿐만 아니라 제로팽창확률에 대한 회귀모형을 고려한 것으로서 Jang, et al.(2010)의 연구를 확장한 것이다. 아울러 실제사례에 본 연구에서 제안한 베이지안 추론방법을 적용하고 과대산포를 허용하지 않는 제로팽창 포아송(ZIP) 회귀모형과 적합결과를 DIC를 이용하여 비교하였다. 실제 사례분석 결과 ZINB 회귀모형의 DIC가 ZIP모형보다 작게 나타나 ZINB 회귀모형이 ZIP 회귀모형보다 잘 적합되었음을 알 수 있었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제26권2호
• /
• pp.387-397
• /
• 2015

본 연구에서는 청년인턴 DB와 고용보험 DB를 사용하여 중소기업 청년인턴의 이직횟수에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 이직횟수는 음수가 아닌 정수 값만 가지는 계수 데이터 (count data)이므로 일반적인 선형회귀모형을 적용하는 것은 문제가 있다. 따라서 계수 데이터에 적합한 회귀모형으로 포아송 회귀모형, 영과잉 포아송 회귀모형, 음이항 회귀모형, 영과잉 음이항 회귀모형 등 4개의 회귀모형을 적용하였다. 분석결과 최적모형으로 영과잉 음이항 회귀모형이 선택되었다. 주요 분석결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 통제집단 (비인턴집단)에 비해서 처리집단 (인턴집단)이 통계적으로 유의하게 이직경험이 낮게 나타났다. 둘째, 연령이 작을수록 통계적으로 유의하게 이직경험이 낮게 나타났다. 셋째, 여자에 비해서 남자가 유의하게 이직횟수가 높게 나타났다. 마지막으로 기업규모가 클수록 이직횟수가 유의하게 감소하는 것으로 나타났다.

• 대한교통학회지
• /
• 제33권6호
• /
• pp.554-563
• /
• 2015

본 연구는 확률적 모수를 고려한 음이항 모형을 이용하여 지방부 신호교차로에서 발생한 교통사고에 대한 모형을 개발하는데 목적이 있다. 교통사고 모형개발에 사용되는 기존의 가산모형(대표적으로 포아송/음이항모형)의 단점은 시간적 변화 혹은 각 지점/구간이 가진 고유한 특성에 대한 변화를 통합하여 설명하지 못한다는 것이다. 이로 인해, 추정되는 계수의 표준오차가 과소추정되어 결과적으로 모형 전체의 신뢰성을 하락시킨다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 이 연구에서는 각 대상 지점/구간의 이질성을 고려 할 수 있는 random parameter를 적용하여 기존 가산모형의 한계점을 개선하였다. 분석결과 교통량의 증가와 는 부도로의 보행자 시설들은 사고발생 증가에 영향을 미치고, 좌회전 전용차로 및 중앙분리대는 교통사고 감소에 효과가 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구결과를 토대로 본 연구에서는 random parameter를 적용한 모형개발방법이 효과적임을 확인할 수 있었다. 하지만 본 연구에서는 기하구조의 변경 관련 자료의 부재로, 이들에 대한 영향까지는 확인하지 못한 한계가 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제28권1호
• /
• pp.153-161
• /
• 2017

전염병 확산에 대한 확률과정모형으로 활용되는 분기과정은 실제 데이터를 통해 모수를 추정할 수 있다는 장점이 있다. 음이항 분포를 분기과정의 생산 분포 모형으로 적용할 수 있는데 음이항 분포를 적용하기 위해서는 평균과 산포 모수를 추정하여야한다. 기존의 생물학 연구와 역학 연구 분야에서는 이를 최대우도법을 이용하여 추정하고 있다. 그러나 대부분의 역학 자료의 특성상 분기과정에서 이용되는 음이항 분포는 소표본이어서 최대우도 추정량의 정도를 충족시킬 수 없다. 본 논문에서는 소표본 자료에서 좋은 통계량의 성질을 만족한다고 알려져 있는 베이지안을 이용하여 모수를 추정하는 방법을 제안한다. 2015년 국내 메르스 사례에 베이지안 방법을 적용하여 모수를 추정하고 사후 분포를 적합하였다. 그 결과 어떠한 사전 분포를 가정하더라도 안정적으로 모수를 추정하는 것을 알 수 있었다. 추정된 산포 모수를 이용하여 분기과정에서의 전염병 소멸 확률을 유도하였다.

• 한국도로학회논문집
• /
• 제13권3호
• /
• pp.103-110
• /
• 2011

이 논문은 사고유형에 따른 교통사고를 다루고 있다. 연구의 목적은 두 가지 사고유형의 특성을 분석하고, 유형별 모형을 개발하는데 있다. 이를 위해 이 연구는 두 집단 사이의 차이점을 분석하고, 국내 원형교차로 자료를 사용하여 포아송 및 음이항 회귀모형을 개발하는데 그 목적이 있다. 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 차대차 사고가 73.41%로 가장 많은 비중을 차지하는 것으로 분석되었다. 둘째, 차대사람과 차대차 사고건수 및 EPDO를 종속변수로 통계적으로 의미 있는 2개의 포아송 모형과 2개의 음이항 모형이 개발되었다. 셋째, 사고유형별 심각도모형의 공통변수는 교통량, 그리고 특정변수로는 우회전 별도차로 수, 과속방지턱, 진출입구 수 및 횡단보도 수가 채택되었다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제17권4호
• /
• pp.14-25
• /
• 2018

최근 빅데이터 시대의 도래와 함께 교통사고와 관련된 요인을 설명하기 용이해졌다. 이에따라 최신 분석 기법을 적용하여 교통사고 자료를 분석하고 시사점을 도출할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 고속도로 교통사고 자료를 이용하여 고속도로의 주요 분석 단위인 콘존의 교통사고 건수를 예측하기 위하여 음이항 회귀모형과 딥 러닝을 이용한 기법을 적용하고 예측 성능을 비교하였다. 예측 성능 비교 결과, 딥 러닝 모형의 MOE들이 음이항 회귀모형에 비해 다소 우수한 것으로 나타났으나, MAD 기준으로 차이는 미미한 것으로 나타났다. 하지만 딥 러닝을 이용할 경우 다른 독립변수들을 추가하는 것이 용이하고, 모형의 구조 등을 변경할 경우 예측 신뢰도를 더욱 증가시킬 수 있을 것으로 판단된다.

• 응용통계연구
• /
• 제37권4호
• /
• pp.499 -508
• /
• 2024

이 연구에서는 식중독 발생건수를 원인물질별로 나눈 자료와 합한 자료를 별개로 분석하여 예측값을 유도한 후 계층구조를 만족하도록 하는 계층 시계열 예측에 대해 알아본다. 원인물질별 식중독 방생건수는 영과잉 포아송 회귀모형과 음이항 회귀모형으로 분석하고 합한 식중독 발생건수 포아송 회귀모형과 음이항 회귀모형으로 분석한다. 계층 시계열 예측을 위해 최적결합 중 하나인 Wickramasuriya 등 (2019)의 MinT 추정이 사용되었다. 계층조정 과정에서 발생한 음의 예측값은 0으로 수정하고 나머지 최하위 변수에 가중치를 곱해 계층구조를 만족시킨다. 실증분석 결과를 보면 원인물질별 예측에서는 계층조정을 한 결과와 하지 않은 결과에 차이가 거의 없었으나 주요, 기타 및 전체에 대한 예측에서는 계층조정 한 결과가 대체로 우수한 것으로 나타났다. 중요한 것은 계층조정을 하지 않으면 최하위 변수의 예측빈도가 주요나 기타의 예측빈도 보다 큰 경우도 발생하지만 제안된 방법을 적용하면 계층구조를 이루는 예측값을 얻을 수 있다.

• 대한교통학회지
• /
• 제32권6호
• /
• pp.662-674
• /
• 2014

본 연구는 전국 8개 권역(경기, 강원, 충남, 충북, 전남, 전북, 경남, 경북)에 4차로 이상도로(다차로 도로)구간 약 780km(4,372개구간)의 기하구조, 안전시설물, 교통량 및 기상, 토지이용, 도로설계기준 만족여부 등의 변수를 수집하여 사고건수 예측모형을 구축하였다. 모형은 고정모수 모형(fixed parameter model)과 확률모수 모형(random parameter model)을 사용하였다. 확률 모수 음이항 모형의 경우에 계수가 고정된 것이 아닌 특정확률을 가지고 범위로 표현함으로써 부호가 반대가 되는 경우도 일부 나타났다. 고정모수의 음이항 모형은 독립변수가 사고건수에 미치는 영향을 모든 구간에서 하나의 계수로 해석할 수 밖에 없었으나, 확률모수를 이용한 음이항 모형에서는 더욱 다양한 해석이 가능하였다. 특히, 곡선반경, 길 어깨 확보유무, 종단경사 설계기준 만족유무는 특정확률을 가지고 양의영향과 음의영향이 모두 나타났다. 이러한 현상은 모든 구간에서 일률적으로 사고건수 증감에 영향을 미친다기 보다는 일부구간에서는 운전자의 행동특성, 도로구간의 특성에 따라서 반대의 효과가 나타나기도 하는 것을 의미한다.

• 응용통계연구
• /
• 제31권6호
• /
• pp.733-749
• /
• 2018

어떠한 연구에서 관심의 대상이 되는 관찰치가 부분적으로 관측 가능할 때 표본선택의 문제가 일어난다. 이러한 자료를 분석하기 위해 헤크만은 표본선택 모형을 개발하였고 이변량 정규분표의 가정 하에 최대우도방법을 사용하여 모수를 추정하였다. 최근 이항자료와 포아송 자료에 대한 표본선택모형이 제안되었다. 이를 분포조정에 기초하여 과대산포 자료에 대한 모형으로 확장하고자 한다. 표본선택이 없는 과대산포 자료는 흔히 음이항 분포로 분석되어진다. 따라서 음이항 분포를 이용하고 분포조정을 도입한 과대산포 자료에 대한 새로운 모형을 제시하고자 한다. 실제 자료를 이용하여 분석을 하였다. 모의실험 결과 프로파일 우도함수를 이용하여 모수에 대해 추정한 결과는 안정적이다.