본 연구에서는 최근 몇 년 동안 한국에서 사회적으로 큰 문제가 되고 있는 카드이용 고객의 연체 방지를 위해 기존 금융권을 이용하는 개인에 대한 연체 성향 분석을 수행한다. 연체 성향 분석의 대상은 현재 한국의 한 특정 은행 고객으로 하였으며, 여러 연체 가운데 신용카드 연체를 중심으로 연구하였다. 연체 성향과 요인이 분석되면 기존 은행 고객에 대한 향후 부실의 정도를 예측할 수 있으며 또한 미래의 고객에 대해서도 신용평가 시스템을 만들 수 있을 것이다. 연체 성향 분석을 위한 통계적 방법으로 연체 유/무에 대한 로지스틱 회귀모형을 적용하였고 연체가 있을시 연체금액에 대한 일반화 선형 모형을 적용하여 자료를 적합한 후, 유의한 설명변수들을 선정하여 반응변수와 설명변수들의 관계를 설명해 보았다. 분석 결과 연령, 건당 현금서비스 평균금액, 타사 현금금액, 수신잔액, 순수익이 연체 유무와 연체금액에 중요한 영향을 미치는 설명변수들임을 알 수 있었다.
본 연구는 도시 내에서 비교적 안정된 통행패턴을 이루고 있는 취업자를 대상으로 대구광역시 사람통행실태 자료(1988년, 1992년)를 이용하여 취업자가 1일에 행한 복수통행 간의 상관관계를 보다 체계적으로 명확히 규명하고, 이를 기초로 하여 취업자의 교통수단선택모형을 구축하여 그 모형의 이전가능성을 검토하였다. 먼저 취업자의 통행행태분석 결과, 통행패턴은 1일에 2통행의 피스톤형태로 비교적 단순하였으며, 교통수단선택패턴도 1일에 행한 복수통행 가운데 첫 번째 통행에서 이용한 수단을 최종 통행수단으로 이용하는 비율이 높은 것 으로 나타났다. 또한 교통수단선택모형의 추정결과 채택된 설명변수의 추정계수 및 모형의 적합도가 모두 양호한 값을 나타내어 본 모형의 타당성이 입증되었다. 끝으로, 구축된 모형의 적용성 검토로서 1988년과 1992년 모형의 시간적 이전가능성을 검토한 결과 여러 지표들로부터 양호한 결과를 나타내어 본 모형의 시간이전성은 충분하다고 판단되어진다.
본 연구는 개별형태모형 중에서 다항로짓모형을 이용하여 대구시의 대중교통 이용자를 대상으로 한 환승교통수단선택모형을 구축한 것이다. 다항로짓모형 추정을 위해 사용된 종속변수는 버스${\leftrightarrow}$버스, 버스${\leftrightarrow}$지하철, 지하철${\leftrightarrow}$지하철, 버스${\leftrightarrow}$기타교통수단, 지하철${\leftrightarrow}$기타교통수단의 5가지 유형을 사용하였고, 환승교통 수단선택에 영향을 미칠 것으로 예상되는 설명변수로는 성별, 나이, 교통주체, 통행목적, 환승지역, 통행비용, 통행시간의 7가지를 사용하였다. 구축한 다항로짓모형을 이용하여 주어진 설명변수의 값에 대한 환승확률을 산정하였고, 모형의 적합도를 나타내는 ${\rho}^2$는 0.354로서 적합하게 나타났다. 설명변수(통행시간, 통행비용)값의 변화에 따른 확률변화를 가지고 한계효과를 분석하였다. 통행시간에 따른 환승의 한계효과는 통행시간이 증가하면 할수록 버스${\leftrightarrow}$버스, 버스${\leftrightarrow}$지하철의 이용객들이 지하철${\leftrightarrow}$지하철로 전환되는 것으로 분석되었으며, 통행요금에 따른 환승의 한계효과 분석에서는 버스${\leftrightarrow}$버스, 버스${\leftrightarrow}$지하철의 이용요금이 증가함에 따라 버스 및 지하철${\leftrightarrow}$기타교통수단으로의 전환이 증가하는 것으로 분석되었다.
본 연구는 미숙아의 재원일수 예측 모형을 머신러닝 기법을 통해 개발하기 위해 수행 되었다. 모형 개발을 위해 질병관리본부에서 수집한 퇴원손상심층조사 자료의 2011년부터 2016년까지 퇴원한 미숙아 6,149건을 이용하였다. 입원 초기 신경망 모형은 설명력(R2)이 0.75로 다른 모형에 비해 우수 하였다. 입원 초기 변수에 임상진단을 CCS(Clinical class ification software)로 변환하여 추가 투입한 모형은 큐비스트(Cubist) 모형의 설명력(R2)이 0.81로 랜덤 포레스트(Random Forests), 그라디언트 부스트(Gradient boost), 신경망(neural network), 벌점화 회귀(Penalty regression) 모형에 비해 성능이 우수 하였다. 본 연구는 전국단위 데이터를 이용한 미숙아의 재원일수 예측 모형을 머신러닝을 통해 제시하고 그 활용 가능성을 확인하였다. 하지만 임상정보, 부모정보 등 데이터의 한계로 향후 성능 향상을 위한 추가 연구가 필요하다.
This study is estimates telephone service demand based on empirical studies of telecommunication service demand model. First, the telephone charge(call price index) by each location and subscription fee bring about a negative effect to telephone distribution rate: while the other explanatory variables bring about a positive effect. Second, the flexibility of telephone charge in A location(relevant location) and the flexibility between the distance of A location and B location are negative values, while the flexibility of other explanatory variables is represented in a positive value. This means that the long distance call numbers from A location to B location are in inverse proportion against the phone charge(call price index) of A location and against the distance between A location and the distance of other locations except A location, while they are in direct proportion with an average call number per minute from A location to other locations except A location, and also with subscription numbers of A location, other subscribers in locations other than A location, and the total expenditures of A location.
From its foundation until 2004, ETRI has registered over 1,000 US patents. This letter analyzes the characteristics of these patents and addresses the explanatory factors affecting their citation counts. For explanatory variables, research team related variables, invention specific variables, and geographical domain related variables are suggested. Zero-altered count data models are used to test the impact of independent variables. A key finding is that technological cumulativeness, the scale of invention, outputs in the electronic field, and the degree of dependence on the US technology domain positively affect the citation counts of ETRI-invented US patents. The magnitude of international presence appears to negatively affect the citation counts of ETRI-invented US patents.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제3권1호
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pp.73-85
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1996
In this paper, we consider the distribution-free confidence intervals for the reliability of the stress-strength model when the stress X and strength Y depend linearly on some explanatory variables z and w, respectively. We apply these confidence intervals to the Rocket-Motor data and compare the results to those of Guttman et al. (1988). Some simulation results show that the distribution-free confidence intervals have better performance for nonnormal errors compared to those of Guttman et al. (1988), which are designed for normal random variables in respect that the former yield the coverage levels closer to the nominal coverage level than the latter.
The purpose of this study was to analyze which factor, influenced the business and family performance success. Data were obtained from 248 family households. Proxy variable of the business performance was gross business income and of the family performance was the Family AFGAR scores. The multiple regression analysis was conducted for both the business performance equation and family performance equation. The main results of this study were as followings: The results indicated the effects of various business and family characteristics on performance and their contributions to the business and family performance model. Nine explanatory variables such as sex, being home-based, number of hours worked per week, number of family employee, number of nonfamily employee, total asset, the presence of young child under 6, nonbusiness income, and role conflicts were statistically significant in the business performance equation and three explanatory variables such as the hours worked per week, family stress scores, and role conflicts were statistically significant in the family performance equation. The results indicated the need for a more comprehensive view of family business performance.
반응표면분석에서 다반응값의 최적화 문제는 단반응값 최적화문제보다 복잡하다. 이런 다반응값 문제에서 반응변수들이나 설명변수 상호간의 관계나 중요성 등을 평가하는 것은 중요하다. 이러한 평가를 위하여 biplot를 이용할 수 있는데, 1차 회귀모형이 적합치 않은 경 우, 2차 회귀모형을 위한 순차적 실험계획을 이용하여 2차 회귀 모형에 대응되는 biplot를 그려 선형 및 비선형효과를 알 수 없게 된다.
본 연구는 인터넷 웹사이트에서 소비자운동을 설명하는데 있어서 인지적인 요인과 감정적 요인의 효과를 살펴본 연구이다. 특히, 인지적 요인을 설명하는 그루닉의 상황적 이론과 감정적 요인을 설명하는 분노활성화 이론을 결합하여 통합모델을 제시하였다. 이 모델을 검증하기 위해서 소비자에 웹사이트에서 이슈화된 제품과 관련 소비자들의 커뮤니케이션 활동을 살펴보았다. 웹사이트에서 멤버들의 커뮤니케이션 활동을 분석하기 위해 가입자를 대상으로 온라인 설문을 실시하였다. 분석결과, 상황적 이론 및 분노는 온라인에서 소비자들의 능동적인 커뮤니케이션 활동을 유의미하게 설명하였다. 더불어 상황적 이론의 요인과 분노를 결합한 모델은 더욱 설명력이 높았고 그 중에서도 분노는 강력한 요인으로 판명되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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