Objectives : This study attempts to show how studies using non-experimental data can strengthen causal inferences by applying propensity score and instrumental variable methods based on the counterfactual framework. For illustrative purposes, we examine the effect of having private health insurance on the probability of experiencing at least one hospital admission in the previous year. Methods : Using data from the 4th wave of the Korea Labor and Income Panel Study, we compared the results obtained using propensity score and instrumental variable methods with those from conventional logistic and linear regression models, respectively. Results : While conventional multiple regression analyses fail to identify the effect, the results estimated using propensity score and instrumental variable methods suggest that having private health insurance has positive and statistically significant effects on hospital admission. Conclusions : This study demonstrates that propensity score and instrumental variable methods provide potentially useful alternatives to conventional regression approaches in making causal inferences using non-experimental data.
In this paper, we describe a fixed-threshold sequential minimal optimization (FSMO) for structured SVM problems. FSMO is conceptually simple, easy to implement, and faster than the standard support vector machine (SVM) training algorithms for structured SVM problems. Because FSMO uses the fact that the formulation of structured SVM has no bias (that is, the threshold b is fixed at zero), FSMO breaks down the quadratic programming (QP) problems of structured SVM into a series of smallest QP problems, each involving only one variable. By involving only one variable, FSMO is advantageous in that each QP sub-problem does not need subset selection. For the various test sets, FSMO is as accurate as an existing structured SVM implementation (SVM-Struct) but is much faster on large data sets. The training time of FSMO empirically scales between O(n) and O($n^{1.2}$), while SVM-Struct scales between O($n^{1.5}$) and O($n^{1.8}$).
분위수 회귀모형은 설명변수가 반응변수의 조건부 분위수 함수에 어떻게 관계되는지 탐색함으로서 많은 유용한 정보를 제공한다. 그러나 설명변수와 반응변수가 비선형 관계를 갖는다면 선형형태를 가정하는 전통적인 분위수 회귀모형은 적합하지 않다. 또한 고차원 자료 또는 설명변수간 상관관계가 높은 자료에 대해서 변수선택의 방법이 필요하다. 이러한 이유로 본 연구에서는 벌점화 분위수 회귀나무모형을 제안하였다. 한편 제안한 방법의 분할규칙은 과도한 계산시간과 분할변수 선택편향 문제를 극복한 잔차 분석을 기반으로 하였다. 본 연구에서는 모의실험과 실증 예제를 통해 제안한 방법의 우수한 성능과 유용성을 확인하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
/
제28권3호
/
pp.533-545
/
2017
분위수 회귀모형은 반응변수의 조건부 분포에 대하여 포괄적이고 유용한 통계적 정보를 제공한다. 그러나 많은 실제 자료는 설명변수와 반응변수가 비선형의 관계를 갖고 있어 전통적인 선형 분위수 회귀모형은 왜곡되고 잘못된 결과를 초래할 수 있다. 또한 자료의 복잡성이 증가하여 반응변수가 여러개인 다변량 자료의 분석에 대한 보다 정확한 예측과 더불어 풍부한 해석에 대한 요구가 증가하고 있다. 이러한 이유로 본 연구에서는 다변량 분위수 회귀나무 모형을 제안하였다. 본 연구에서는 기존의 다변량 회귀나무 모형의 분할변수 선택 알고리즘의 문제점을 지적하고 향상된 분할변수 선택 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 합리적인 계산시간으로 적용 가능하며 분할변수 선택에서 편향 발생의 문제를 갖지 않는 동시에 기존 방법보다 더 정확하게 분할변수를 선택할 수 있있다. 본 연구에서는 모의실험과 실증 예제를 통해 제안한 방법의 우수한 성능과 유용성을 확인하였다.
고차원의 데이터를 처리하기 위해서는 데이터의 성질을 유지하면서 특징을 잘 반영할 수 있는 특징 추출 방법이 필요하다. 주성분분석 방법은 고차원 데이터에 포함된 정보를 저차원의 데이터로 변환하여 원래 데이터의 변수 수보다 적은 수의 변수로 고차원 데이터를 표현 할 수 있는 방법으로서 데이터의 특징 추출을 위한 대표적인 방법이다. 본 연구에서는 데이터가 고차원인 경우 데이터 특징 추출을 위한 주성분 분석에 있어서 주성분 변수 선정 시 적응적 상관도를 기반으로 한 주성분 분석 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력 데이터간의 상관 관계를 기반으로 상관도를 적응적으로 반영하여 데이터의 주성분을 분석함으로써 다른 여러 변수에 중복적으로 상관도가 높은 변수와 주성분을 유도하는데 연관성이 적은 변수를 주성분 변수 후보 대상에서 제외시키고자 한다. 고유벡터 계수 값에 의한 주성분 위계를 분석하고 위계가 낮은 주성분이 변수로 선정이 되는 것을 막고 또한 상관 분석을 통하여 데이터의 중복 발생이 데이터 편향을 유도하는 것을 최소화하 하고자 한다. 이를 통하여 주성분 변수 선정 시 데이터 편향성의 영향을 줄임으로써 실제 데이터의 특징을 잘 나타내는 주성분 변수를 선정하는 방법을 제안하고자 한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
/
제26권1호
/
pp.217-227
/
2015
In observational study, handling confounders is a primary issue in measuring treatment effect of interest. Historically, a regression with covariate adjustment (covariate-adjusted regression) has been the typical approach to estimate treatment effect incorporating potential confounders into model. However, ever since the introduction of the propensity score, covariate-adjusted regression has been gradually replaced in medical literatures with various balancing methods based on propensity score. On the other hand, there is only a paucity of researches assessing propensity score methods compared with the covariate-adjusted regression. This paper examined the performance of propensity score methods in estimating risk difference and compare their performance with the covariate-adjusted regression by a Monte Carlo study. The study demonstrated in general the covariate-adjusted regression with variable selection procedure outperformed propensity-score-based methods in terms both of bias and MSE, suggesting that the classical regression method needs to be considered, rather than the propensity score methods, if a performance is a primary concern.
본 연구는 우리나라의 세대 간 소득탄력성을 보다 정확히 측정하고자 시도하였다. 먼저 선행연구들에서 세대 간 소득탄력성 추정치가 낮았던 주요한 이유는 표본 선택 문제에서 기인함을 보였고, 이러한 문제를 수정한 OLS추정치는 선행연구들에 비해 다소 높았다. 또한 희귀분석에서 발생하는 하향편의를 희귀분석 방법에 의해 항상소득과 임시소득의 분산을 추정하여 계산하였다. 추가적으로 다른 표본들을 연결하여 도구변수 추정을 함으로써 표본 선택 문제가 야기할 수 있는 편의 정도의 범위를 설정하고자 시도하였는데 이러한 방법들에 의한 추정 결과는 단순 희귀분석에 의한 결과와 비슷하거나 다소 높았다.
본 연구의 목적은 국제해사기구(IMO)의 배출규제해역(ECA) 시행에 따른 환경규제가 페리 선사들의 재무지표로 구성된 효율성에 어떠한 영향을 미쳤는지 실증적으로 분석하는데 있다. 이에 따라 본 연구에서는 2004년부터 2017년 까지 북유럽, 지중해, 북미 지역의 8개 페리선사의 재무데이터를 수집하여, ECA가 페리선사의 재무성과에 미친 영향을 효율성의 관점에서 지역별로 추정하였다. 방법론적 측면에서 본 연구의 학술적 기여는 다음과 같다. DEA의 자의적인 변수 선정 문제를 완화하기 위하여 Dyson et al.(2001)이 제시한 변수 선정 기준을 적용했으며, Network SBM DEA 모형을 통하여 기업의 규모를 고려하는 동시에 기업의 수익 창출 과정을 단계별로 구분하여 재무성과를 보다 세밀하게 측정하였다. 또한 BTR 모형을 적용하여 편의(Bias)를 최소화한 결과를 도출하였다. 연구 결과 가장 강한 규제를 받았던 북유럽 선사의 경우 오히려 효율성의 꾸준한 증가가 관측되었다. 북미지역 선사들의 경우 정부지원금이 효율성에 큰 영향을 미친 것으로 드러났으며, 상대적으로 ECA와 유가에 의한 영향은 적었던 것으로 관측되었다. 반면 지중해 지역의 경우 가장 낮은 수준의 규제를 받았음에도 불구하고, 규제 이후로 효율성 값이 낮아지는 모습이 관측되었다. 본 연구는 향후 ECA가 확대될 예정인 아시아의 페리선사와 정책당국에 의사결정의 참고자료로서 기능할 수 있을 것으로 생각된다.
사업체조사에서 절사법이 흔히 이용되고 있다. 이 경우, 절사되는 사업체가 모집단에서 차지하는 비중이 모집단 전체에 비하여 매우 작다. 따라서 절사층에 속한 사업체는 목표모집단에서 제외되고, 나머지 부분에 대한 추정만이 이루어지고 있다. 이는 목표모집단 총계 추정에 영향을 작게 미치는 사업체 정보를 활용하지 않겠다는 의미이며, 더불어 작은 사업체에 응답 부담을 덜어 주겠다는 의도로 볼 수 있다. 그러나 예산의 부담을 덜기 위해서 절사층의 크기를 증가시키는 것은 목표모집단의 모수 추정에 상당한 편의를 제공한다는 점을 간과해서는 안 된다. 본 연구에서는 사례를 이용하여 모집단을 절사층, 표본층, 전수층으로 구분하고, 보조변수를 이용하여 절사층을 추정하는 방법을 보였다.
주어진 회귀자료에 유한혼합회귀모형을 적합하는 경우 적절한 성분의 수를 선택하고 선택된 각각의 회귀모형에서 의미있는 예측변수들의 집합을 선택하며 동시에 편의와 변동이 작은 회귀계수 추정치들을 얻는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 혼합선형회귀모형에서 성분의 개수와 회귀계수에 벌점함수를 적용하여 적절한 성분의 수와 각 성분의 회귀모형에 필요한 설명변수들을 동시에 선택하는 방법을 제시하였다. 성분에 대한 벌점은 성분들의 로그값에 SCAD 벌점함수를 적용하였고 회귀계수들에는 SCAD와 더불어 MCP 및 Adplasso 벌점함수들을 사용하여 가상자료와 실제자료들에 대한 결과를 비교하였다. SCAD-SCAD 벌점함수 조합과 SCAD-MCP 조합의 경우 기존의 Luo 등 (2008)의 방법에서 문제가 되었던 과적합 문제를 해결함과 동시에 선택된 성분의 수와 회귀계수들을 효과적으로 선택하였으며 회귀계수들의 추정치에 대한 편의도 크지 않았다. 본 연구는 성분의 수가 알려져 있지 않은 회귀자료에서 적절한 성분의 수와 더불어 각 성분에 대한 회귀모형에서 모형에 필요한 예측변수들을 동시에 선택하는 방법을 제시하였다는데 의미가 있다고 하겠다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.