• 응용통계연구
• /
• 제16권2호
• /
• pp.407-426
• /
• 2003

본 연구에서는 범주형 반복측정자료의 일반화추정방정식(GEE)모형에서 결측이 발생할 경우 결측값 대체(imputation)방법들에 대한 성능을 비교하고자 한다. 설명변수 X가 부분적으로 결측을 갖는 경우 GEE추정량을 계산할 수 없다. 본 논문에서는 시점에 따라 값이 변하는 설명변수에 결측이 있는 경우 GEE모형에서 결측값을 추정하는 7가지의 대체방법을 다루며, 실제자료와 모의실험을 통하여 대체방법별 GEE추정량의 성질을 연구한다. 대체방법별 GEE추정량의 성능을 비교하기 위해 우리는 반응변수가 범주형인 반복측정모형에서 완전자료의 GEE추정량과 완전자료에서 결측을 생성하여 결측값에 각 대체방법을 적용하여 대체한 후 구한 GEE추정량을 비교한다. 대체방법으로는 (1) 단순삭제 (2) 표본 평균대체 (3) 행 평균대체 (4) 횡 시점 회귀대체 (5) 이월대체 (6) 베이지안 붓스트랩 (7) 근사적 베이지안 붓스트랩에 대해서 살펴본다. 결측과정(missing mechanism)은 무시할 수 있는 무응답(ignorable nonresponse)을 가정하며, 결측 발생에 대해서는 원자료의 시점 무응답 패턴(wave nonresponse pattern)을 고려하여 발생시키거나 또는 시점 무응답 패턴을 고려하지 않고 단순임의추출로 결측을 발생시키는 방법을 각각 고려한다.

• 응용통계연구
• /
• 제33권5호
• /
• pp.627-637
• /
• 2020

본 논문에서는 건강보험심사평가원에서 제공한 약 120만명의 2014년 고령환자의료자료(HIRA-APS-2014-0053)과 기상자료를 일반화추정방정식(generalized estimating equation; GEE) 모형과 long short term memory (LSTM) 기반 순환신경망(recurrent neural network; RNN) 모형으로 분석하여 기상 조건에 따른 주요 주상병의 발생 빈도를 예측한다. 이를 위해 환자가 의료 서비스를 받은 기관의 지역을 이용하여 환자의 거주지를 추정하고 해당 지역의 주별 기상 관측소 자료와 의료자료를 병합하였다. 질병 발생 상태를 세 개의 범주(질병에 걸리지 않음, 관심 주상병 발생, 다른 질병 방생)로 나누었으며 각 범주에 속할 확률을 GEE 모형과 RNN 모형으로 추정하였다. 각 범주별 발생 건수는 해당 범주의 속할 추정확률의 합으로 계산하였으며 비교분석결과 RNN을 이용한 예측이 GEE를 이용한 예측보다 정확도가 높은 것으로 나타났다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
• /
• 한국통계학회 2003년도 춘계 학술발표회 논문집
• /
• pp.269-273
• /
• 2003

We consider an efficient parametric estimation method of spatial dependence in weak stationary processes. Spatial dependence is modeled through variogram and correlogram. Most of parametric estimation methods of correlogram use two step method; nonparametric estimation and parametric integration. We bind these two steps into one step by using GEE method instead of least squares type optimization. Our one step method is more efficient statistically and gives a clear interpretation of related concepts used in traditional two step methods.

• 대한치과의사협회지
• /
• 제54권11호
• /
• pp.850-864
• /
• 2016

The Generalized Estimating Equations (GEE) approach is a widely used statistical method for analyzing longitudinal data and clustered data in clinical studies. In dentistry, due to multiple outcomes obtained from one patient, the outcomes produced from an individual patient are correlated with one another. This study focused on the basic ideas of GEE and introduced the types of covariance matrix and working correlation matrix. The quasi-likelihood information criterion (QIC) and quasi-likelihood information criterion approximation ($QIC_u$) were used to select the best working correlation matrix and the best fitting model for the correlated outcomes. The purpose of this study is to show a detailed process for the GEE analysis using SPSS software along with an orthodontic miniscrew example, and to help understand how to use GEE analysis in dental research.

• 한방재활의학과학회지
• /
• 제32권4호
• /
• pp.1-8
• /
• 2022

Objectives This study is to investigate the effects and mechanisms of Gastrodia elata extract (GEE) on the high-fat diet-induced obesity model. Methods C57BL/6 mice were randomly assigned into 5 groups (n=10). Control group was fed normal diet (ND). Obesity group was fed 60% high fat diet (HFD). The other three groups were fed HFD with 100, 200, 500 mg/kg GEE. After five weeks, body weight, liver and epididymal fat weight, triglyceride concentration in liver and serum, sterol regulatory element-binding protein-1 (SREBP-1), acetyl-CoA carboxylase (ACC), fatty acid synthase, peroxisome proliferator-activated receptor 𝛾 (PPAR-𝛾), CCAAT/enhancer binding protein 𝛼 (C/EBP-𝛼) expression level, insulin concentration in serum were measured. Results The GEE (100, 200, and 500 mg/kg)-treated animals exhibited substantial decreases in body mass, liver weight and epididymal white adipose tissue collate to the HFD-fed group. GEE treatment also reduced hepatic and serum triglyceride level. Furthermore, GEE treatment significantly inhibited adipogenesis in the GEE group by reducing the protein expression of SREBP-1, ACC and the messenger RNA expression of PPAR𝛾, C/EBP-𝛼, which are adipocyte differentiation-related genes. Conclusions These research outcomes recommend that GEE is possibly valuable for the prevention of HFD-induced obesity via modification of various pathways related with adipogenesis and adipocyte differentiation.

• 동의생리병리학회지
• /
• 제36권6호
• /
• pp.209-212
• /
• 2022

We recently reported that Gastrodia elata extracts (GEE) had an effects to protect against lipopolysaccharide-induced cognitive impairment in vivo model. In this study, we investigated the neuroprotective effects and the mechanism of action of GEE in hydrogen peroxide (H₂O₂)-induced cell death of SH-SY5Y human neuroblastoma cell. The SH-SY5Y cells were divided into five groups, including control(non-treated group), 100 μM H₂O₂, 100, 200, 500 ㎍/㎖ GEE+ 100 μM H₂O₂ groups. Pre- and co-treatment with GEE prevented cell death induced by 100 μM H₂O₂ for 24 h in SH-SY5Y cells. Our findings also showed that anti-oxidants enzymes (Cu/Zn superoxide dismutase, Mn superoxide dismutase, catalase) were up-regulated by 100 μM H₂O₂. But GEE suppressed H₂O₂-induced anti-oxidants enzymes decrease in a dose-dependent manner. Treatment with GEE also inhibited phosphorylation of eukaryotic initiation factor-2α (eIF-2α) and p38 by H₂O₂. Taken together, the neuroprotective effects of GEE in terms of recovery of antioxidant enzymes expression, down-regulation of eIF-2α and p38 phosphorylation, and inhibition of cell death are associated with reduced oxidative stress in SH-SY5Y cells.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
• /
• 제14권10호
• /
• pp.1409-1418
• /
• 2001

Two trials were carried out during two different grazing seasons to evaluate effect of grass silage supplementation, when amount of pasture is limited on dry matter intake (DMI), milk production, and gross energetic efficiency (GEE) of grazed lactating cows on a high forage-based diet. Fifty-one Holstein cows were randomly assigned to one of two dietary treatments: high pasture group or high silage group. In the spring flush, pasture and silage DMI, milk yield, milk fat percentage, and GEE were not different between the dietary groups. After the spring flush, pasture and silage DMI were higher for the high silage group than for the high pasture group. After the spring flush, although these were the higher total DMI of the high silage group than the high pasture group, milk yield was significantly (p<0.05) higher for the high pasture group than the high silage group. Milk fat percentage tended to be higher for the high silage group than the high pasture group. The GEE was significantly (p<0.05) higher for the high pasture group than the high silage group during after the spring flush. This study indicated that supplementation of grass silage, especially after the spring flush, can have a significant effect of increasing of forage intake and maintenance of the milk fat percentage; but not increase milk yield and GEE.

• 응용통계연구
• /
• 제26권5호
• /
• pp.697-712
• /
• 2013

다시점 자료 연구에서 일반화추정방정식은 가상관행렬을 잘못 가정하더라도 모수의 일치추정량을 도출하므로 많이 이용된다. 하지만, 결측 체계가 완전임의결측이 아닌 경우에는 편의추정량을 제공하고, 시간-종속적 공변량이 포함된 경우에는 가상관행렬에 따라 회귀계수 추정값이 다르게 도출될 수 있는 문제점이 있다. 결측 체계가 임의결측인 경우에 발생하는 문제를 해결하기 위해 가중 방법과 다중대체 방법을 사용하는 것이 제안되었다. 본 논문에서는 시간-종속적 공변량이 포함된 이분형 반복측정자료를 GEE를 이용하여 분석할 때 다양한 결측 체계에서 일반화추정방정식 방법, 가중 방법, 다중대체 방법의 회귀계수 추정에 대한 로버스트성과 정확성을 모의실험을 통하여 비교해 보았다. 세 가지 방법 모두에서 시간-종속적 공변량의 회귀계수가 시간-독립적 공변량의 회귀계수에 비해 가상관행렬에 따라 추정값의 차이가 크게 나타났다. 다른 두 방법에 비해 다중대체 방법이 가상관행렬의 형태에 대해 더 로버스트하고 편의도 작은 추정치를 도출하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제15권6호
• /
• pp.993-1002
• /
• 2008

Correlated responses have been widely analyzed since Liang and Zeger (1986) introduced the famous Generalized Estimating Equations(GEE). However, their variance functions were restricted to known quantifies multiplied by scale parameter. In so many industries and academic/research fields, power-of-the-mean variance function is one of the common variance function. We suggest GEE-type pseudolikelihood estimation based on the power-of-the-mean variance using existing software and investigate it's efficiency for different working correlation matrices.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제39권5_1호
• /
• pp.599-608
• /
• 2023

수문학, 기상학 및 농업과 같은 응용 분야에서 위성 기반 토양 수분 정보에 대한 관심이 높아지면서 다양한 해상도에서 토양수분도를 제작하는 방법의 개발과 사례 연구는 위성 정보 활용의 주요 주제 중 하나로 대두되고 있다. 이 연구는 Google Earth Engine (GEE)에서 제공하는 Sentinel-과 Sentinel-2 공개 자료를 적용하여 토양수분도 제작 결과를 예시하였다. 토양수분도는 synthetic aperture radar (SAR) 영상과 광학 영상과 융합하여 산출하였다. SAR 영상은 GEE에서 제공하는 Sentinel-1 위성의 후반 산란 계수 analysis ready data (ARD)자료와 Sentinel-2에서 계산한 정규식생지수와 함께 Environmental Systems Research Institute (ESRI)의 토지 피복자료를 사용하였다. 호주 빅토리아 주에 위치한 연구지역을 대상으로 토양수분도를 제작하였으며, 기존 연구에서 발표된 현장 측정값과 비교 분석하였다. 현장 측정값을 기준으로 실험 결과의 정확도를 비교한 결과로 결괏값은 기준 값과 4-10%p 차이를 보이는 유의미한 범위의 일치도를 보이고, 위성 기반 토양수분도와는 0.5-2%p의 높은 일치도를 보이는 것으로 나타났다. 따라서 지역의 지표 특성에 따라 고해상도의 토양수분도가 필요한 지역은 GEE를 통하여 제공되는 공개 자료와 이 연구에서 적용한 알고리즘으로 토양수분도의 제작이 가능할 것으로 생각한다.