• 제목/요약/키워드: 음이항분포

검색결과 39건 처리시간 0.028초

베이지안 음이항 분기과정을 이용한 한국 메르스 발생 연구 (A study on MERS-CoV outbreak in Korea using Bayesian negative binomial branching processes)

  • 박유하;최일수
    • 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.

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
    • /
    • 제16권2호
    • /
    • pp.335-349
    • /
    • 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.

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
    • /
    • 제28권3호
    • /
    • pp.583-592
    • /
    • 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.

이변량 음이항 모형에서 붓스트랩 방법을 이용한 과대산포에 대한 검정 (Testing for Overdispersion in a Bivariate Negative Binomial Distribution Using Bootstrap Method)

  • 전명식;정병철
    • 응용통계연구
    • /
    • 제21권2호
    • /
    • pp.341-353
    • /
    • 2008
  • 본 연구에서는 이변량 음이항 분포에서 과대산포와 "내재적 상"의 존재유무에 대한 가설검정 문제를 다루었다. 과대산포에 대한 스코어 검정의 표준정규분포 근사는 명목 유의수준을 과소추정한 반면 "내재적 상"에 대한 스코어 검정은 명목유의수준을 과대 추정하고 있음을 보였다. 본 연구에서는 이와 같은 스코어 검정의 표준정규분포 근사의 문제점을 해결하기 위하여 붓스트랩 방법을 제안하였다. 스코어 검정에 대한 붓스트랩 방법은 두 검정에서 명목유의수준을 제대로 유지하고 검정력도 높게 나타나 스코어 검정의 표준정규분포 근사에 존재하는 문제를 해결하는 효율적인 대안으로 판단된다.

고속도로 평면선형상 사고빈도분포 추정을 통한 음이항회귀모형 개발 (기하구조요인을 중심으로) (Fitting Distribution of Accident Frequency of Freeway Horizontal Curve Sections & Development of Negative Binomial Regression Models)

  • 강민욱;도철웅;손봉수
    • 대한교통학회지
    • /
    • 제20권7호
    • /
    • pp.197-204
    • /
    • 2002
  • 교통사고예측 및 예방을 위해서는 실제적으로 도로설계과정에서 제어가 가능한 도로 기하구조요소에 대한 사고관계를 파악함이 타당하다. 즉, 도로의 설계자는 도로건설에 앞서 기하구조요소와 사고와의 관계를 현장자료를 통해 정확히 밝혀 도로설계에 반영해야 한다. 이를 위해, 교통사고의 빈도분포를 박히는 것은 가장 기본이 되는 일이며, 교통사고 예측모형개발에 선행되어야 한다. 일반적으로 교통사고건수의 경우 분산이 평균보다 큰 과분산(overdispersion)의 특징을 가지고 있어 음이항 분포를 따른다고 알려져 있다. 따라서 본 논문은 사고모형의 개발에 앞서, 사고발생지점에 대한 도로설계요소와 기타 잠재적인 사고발생 관련요인이 비교적 잘 파악되어있는 호남고속도로를 중심으로 평면 선형상 곡선부에 대하여 교통사고의 분포를 적합도 검정을 통해 알아보고자 하였다. 사고자료는 한국도로송사의 호남고속도로 5년(1996∼2000)간 자료를 분석에 맞게 정리하였으며, 강민욱과 송봉수(2002)에서 제시한 평면선형에 있어서의 구간분할법을 이용하여 배향곡선구간과 단일곡선구간에 대한 사고분석을 하였다. 적합도 분석결과, 예상대로 음이항분포가 사고건수를 설명하기에 가장 적합한 확률분포로 제시되었으며, 이를 통해 최우추정법을 이용한 음이항회귀모형을 개발하였다. 구간분할법을 적용한 음이항회귀모형의 경우, 기존의 확률회귀토형에 비하여 높은 결정계수를 갖았으며, 모형에서 적용된 기하구조요소로는 차량 노출계수, 곡선반경, 단위거리 당 편경사변화값 등이다.

K-리그에서 축구 골의 분포 (Soccer goal distributions in K-league)

  • 이장택
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
    • /
    • 제25권6호
    • /
    • pp.1231-1239
    • /
    • 2014
  • 본 연구에서는 1983년부터 2012년까지의 한국프로축구 K-리그 전 경기 결과를 이용하여 홈 경기와 원정 경기에서의 골의 분포를 분석하였다. 고려된 확률분포는 포아송분포, 음이항분포, 극단치분포 및 영과잉 포아송분포이며, 카이제곱분포를 이용한 적합도검정을 수행하였다. 그 결과 홈경기는 포아송분포, 원정경기는 영과잉 포아송분포가 골의 분포를 위한 최적 적합분포로 간주되며 홈경기와 원정경기 골의 수는 서로 약한 정도의 상관관계가 있는 것으로 나타났다.

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
    • /
    • 제35권2호
    • /
    • pp.311-325
    • /
    • 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.

고속도로 인터체인지 연결로에서의 교통사고 예측모형 개발 (Development of Accident Prediction Models for Freeway Interchange Ramps)

  • 박효신;손봉수;김형진
    • 대한교통학회지
    • /
    • 제25권3호
    • /
    • pp.123-135
    • /
    • 2007
  • 본 연구에서는 고속도로 트럼펫 인터체인지상에서 연결로 형식별로 일어나는 교통사고와 도로 기하구조 및 교통량등의 교통사고 요인들과의 관계를 분석하기 위해 교통사고의 분포의 특성을 분석하여 적합도 검증을 통해 모형추정시 가장 적절한 분포를 찾은 결과 음이항분포(Negative binomial distribution)가 선택되었다. 선택된 분포에 기반하여 트럼펫 인터체인지 연결로 전체, 연결로 형식별(직결, 준직결, 루프연결로) 각각의 음이항회귀모형 (Negative binomial regression model)을 개발하였다. 총 4개의 모형을 개발하고 그것의 적합도를 판단하는 여러 가지 통계값과 모형에서 예측한 값과 실제 관측값과의 차이를 분석한 결과 예측모형이 적합하게 구축되었음을 보였다. 추정된 모형의 통계적으로 유의한 변수들을 분석하여 교통사고를 설명하는데 유의한 변수들을 판단하고 이러한 변수들을 도로의 설계자가 도로 설계 및 운영에 적용하거나 교통안전계획 수립시 해당도로의 교통특성을 반영한 교통사고 절감 대책 등에 이용할 수 있을 것이다.

제로절단된 이변량 일반화 포아송 분포에서 산포모수의 효과 및 산포의 동일성에 대한 검정 (The Effects of Dispersion Parameters and Test for Equality of Dispersion Parameters in Zero-Truncated Bivariate Generalized Poisson Models)

  • 이동희;정병철
    • 응용통계연구
    • /
    • 제23권3호
    • /
    • pp.585-594
    • /
    • 2010
  • 본 연구에서는 제로절단된 이변량 일반화 포아송 분포에서 두 반응변수간 산포모수의 효과에 대하여 연구하였다. 모의실험 결과 두 반응변수가 서로 다른 산포를 갖는 경우 이를 무시하는 이변량 포아송 분포나 이변량 음이항 분포에 의한 모형적합은 효율성이 떨어지는 것으로 나타났다. 아울러 본 연구에서는 이와 같은 상이한 산포의 존재유무에 대한 가설검정에서 스코어 검정을 유도하고 우도비 검정과 효율성을 비교하였다.