• 한국산업정보학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.39-43
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• 1999

임의중도절단자료(randomly censored data)를 갖는 일반화된 지수회귀모헝을 고려하여 이 모형에서 모수를 추정하는 수정된 피선 점수화(modified Fisher scoring)방법을 제안한다. 이를 위해 우도방정식(likelihood equations)이 유도되고 추정알고리즘(estimating algorithm)이 개발된다. 실제의 자료를 통해 제안된 방법을 예증한다.

• 응용통계연구
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• 제27권1호
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• pp.21-30
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• 2014

치유율 모형(cure rate model)은 위험 그룹의 단조 감소에 대한 가정이 부적절한 경우에 적용될 수 있다. 예를 들어, 생존 분석에서 위험 그룹은 시간이 경과함에 따라 점점 감소하여 무한대의 시간대에는 영으로 수렴하며 이는 곧 생존 함수가 영으로 수렴함을 의미한다. 하지만 이러한 가정이 적합하지 못한 자료가 의약학, 사회학, 경제학 등에서 종종 발생된다. 즉, 어느 시점에 이르러 더 이상의 생존함수는 감소하지 않고 평행선을 보여주는 경우에 로그 순위검정(log rank test)과 Cox's 비례위험모형(proportional hazard model)의 적용은 바람직하지 못한 결론을 가져오게 된다. 이러한 자료에 대해 치유율 모형(cure rate model)에서는 사건 발생 취약 그룹(susceptible group)과 비취약 그룹(insusceptible group)으로 나누어 취약그룹에 대해서만 일반적인 생존 분석 방법을 적용하는 혼합 모형(mixture model)을 적용해왔다 (Berkson과 Gage, 1952). 본 연구에서는 이러한 치유율 모형을 군집화 구간 중도 절단 자료(clustered interval censored data)에 적용해 보고자 한다. 최근에 Kim과 Jhun (2008)은 구간 중도 절단자료에 대해 치유율 모형을 적용하였으며 본 연구에서는 그들의 방법을 군집화 자료로 확장할 것이다. 실제 자료 분석의 예로 금연자료를 분석할 것이다.

• 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.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권6호
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• pp.1309-1317
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• 2013

일반화 지수분포 (generalized exponential distribution)를 따르는 점진 제 1종 구간 중도절단 (progressive type-I interval censoring) 표본에서 모수 추정은 Chen과 Lio (2010)가 최대우도 추정법 (maximum likelihood estimation), 중간점 근사법 (mid-point approximation method), EM 알고리즘 (expectation maximization algorithm), 적률 추정법 (method of moments estimation; MME)으로 하였으며, 그 방법들 중 평균제곱오차 (mean square error; MSE)가 가장 작은 추정법은 중간점 근사법이다. 하지만 중간점 근사법을 바탕으로 최대우도 추정법을 이용하여 모수를 추정하려고 한다면 모수에 대한 해를 전개할 수 없기 때문에 수치 해석적인 방법을 이용하여 추정하여야 한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 근사 최대우도 추정법 (approximate maximum likelihood estimation)을 이용하여 두 종류의 모수를 추정하고, 모의실험을 통하여 수치해석학적인 방법을 이용한 중간점 근사법의 해 (estimate of mid-point approximation method; MP)와 제시한 두 가지 추정량을 평균제곱오차 측면에서 비교한다.

• 응용통계연구
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• 제27권1호
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• pp.1-11
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• 2014

세 개 이상의 집단에 대한 생존분포의 비교를 위해 가중 로그순위 검정법(Weighted Logrank test)과 그의 특별한 경우인 로그순위 검정법(Logrank test)이 널리 쓰인다. 그러나 이 방법은 근사적인 분포를 이용한 방법이므로 표본 크기가 작은 경우에는 유효하지 못할 수 있으며, 각 집단의 중도절단 분포가 동일하다는 가정 또한 충족되어야 하기 때문에 이 가정이 충족되지 못할 경우에도 검정법의 유효성을 장담할 수 없다. 표본 크기가 작은 경우에 대한 대안으로, 분포에 대한 가정이 없이 관찰된 자료만으로 검정통계량의 분포를 추정하고 그 분포를 이용해 검정하는 순열 검정법(Permutation test)이 제안되었으나, 순열 검정법 또한 각 집단의 중도절단 분포가 동일하다는 가정이 충족되어야 한다. 따라서 순열 검정법을 향상시킨 순열-대치 검정법(Permutation-Imputation test)이 대안이 될 수 있는데, 이는 대치 단계(Imputation step)에서 귀무가설 하에서의 생존확률이 집단에 의존하지 않도록 자료를 조정한 후 순열 검정 단계(Permutation step)를 통해 검정하는 방법이다. 본 논문에서는 근사적 방법, 순열 검정법, 순열-대치 검정법을 로그순위 검정법과 가중 로그순위 검정법의 한 형태인 Prentice-Wilcoxon 검정법에 적용해 각 검정법의 유효성과 검정력을 비교하였다.

• 응용통계연구
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• 제29권7호
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• pp.1311-1327
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• 2016

본 논문에서는 종말 사건에 대한 정보는 주어져 있지만 중간 사건이 구간 중도절단되었거나 연구 기간 도중에 추적이 끊겨 중간 사건의 발생 유무를 모르는 준 경쟁 위험 자료에 다중상태모형을 적용하여 모수를 추정하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 상태 간 전이 강도는 정규 프레일티를 랜덤효과로 가진 Cox 비례위험모형을 따른다고 가정하였다. 다섯 가지 상태를 가진 다중상태모형에서 가능한 여섯 가지 경로별로 조건부 우도를 정의하였고 주변 우도를 구하기 위해 조정 가우스 구적법을 적용하였으며 뉴튼-랩슨 방법으로 최적 해를 구하였다. 모수의 95% 신뢰구간 포함률을 통해 제안한 방법의 소표본 성질을 살펴보기 위해 모의실험을 수행하였으며, Persones $Ag{\acute{e}}es$ Quid(PAQUID) 자료 (Helmer 등, 2001)에 제안한 모형을 적용하고 그 결과를 해석하였다.

• 응용통계연구
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• 제27권2호
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• pp.331-343
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• 2014

본 논문에서는 군집 구간중도절단된 자료에서 생존시간이 군집의 크기에 의존할 때 주변모형으로부터 가중 추정 방법과 군집 내 재추출 방법을 써서 모수를 추정하고 그 추정량의 점근적 성질을 살펴보았다. 모의실험을 통해 추정량의 편향의 크기와 신뢰구간의 포함율 측면에서 볼 때 제안한 두 추정 방법이 생존시간과 군집의 크기 간의 종속 관계를 무시한 방법보다 우수한 것으로 나타났다. 제안한 추정 방법을 림프성 사상충 자료에 적용한 결과에 따르면 서로 다른 두 치료방법이 유의하게 다르지 않았으며 나이 효과도 매우 유의하지 않은 것으로 나타났다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제16권4호
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• pp.889-898
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• 2005

In this paper we propose a new estimator of relative odds ratio in the two-sample case of proportional odds model under censorship. Also, we show that the estimator consistent and asymptotically normal by using martingale-representation. The efficiency of the proposed is assessed through a simulation study.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권2호
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• pp.171-177
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• 2011

최근에 비약적으로 발달하는 보험 산업에 수반하여 보험금 지불 분포에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 보험금 지불금의 분포는 일반적으로 두터운 꼬리를 가지면서 좌로 치우친 왜도를 가지는 파레토 분포나 로그노말 분포로 잘 설명된다고 알려져 왔으며 Cooray와 Ananda (2005)는 이들 두 분포를 결합한 결합 로그노말-파레토분포를 제시하고 이 분포의 적합도가 높음을 보였다. 그런데 보험금 지불의 경우 보금지불 총 금액의 한도로 인하여 극단적으로 큰 보험금이나 혹은 매우 사소한 보험지불금의 경우는 옵션을 두어 예외적으로 취금하는 경우가 많다. 본 논문에서는 결합 로그노말-파레토 분포로부터 추출된 표본이 양쪽 중도 절단되어 있는 경우에 대하여 모수를 추정하는 문제를 다루어 보았다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제5권3호
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• pp.819-826
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• 1998

임의중도 절단된 이 표본의 수명자료에서 누적위험함수의 비는 시간의 변화에 따른 두 집단의 위험률을 서로 비교할 수 있는 수단이 된다. 본 논문에서는 먼저 두 집단의 누적위험함수의 비에 대한 추정량을 제안하고, 제안된 추정량의 점근성을 유도하였다. 또한 누적위험함수의 비에 대한 여러 가지 동시신뢰대들을 제안하였으며, 실제 자료에 적용하여 보았다.