• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2003년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.69-74
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• 2003

The estimation of pest density is a prime concern of Integrated Pest Management (IPM) because the success of artificial intervention such as spraying pestcides or natural enemies depends on pest density. Also, the spatial pattern of pest population within plants or plots has been studies in various ways. In this study, we applied generalized linear mixed model to Tetranychus urticae Koch , two-spotted spider mite count in glasshouse grown roses. For this analysis, the subject-specific as well as pupulation-averaged approaches are used.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권7A호
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• pp.967-977
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• 2000

본 논문은 도립전자 시스템을 LFR(Linear Fractional Representation)로 표현하여 얻어진 일반화 제어대상에 대하여 혼합 ${H_2}/H_{\infty}$ 제어기법을 적용한다. 먼저, 일반화 제어대상을 얻기 위하여, LFR로 표현한 도립진자의 선형 모델을 유도한다. LFR에서 고려한 구체적인 불확실성은 3개의 비선형 성분과 1개의 진자질량 불확실성이다. 유도된 선형모델에 하중함수를 더하여 LFR 모델을 확대함으로써 일반화된 제어대상을 얻는다. 다음으로, 이 일반화 제어대상에 대하여 혼합 ${H_2}/H_{\infty}$ 제어기를 설계한다. 혼합 ${H_2}/H_{\infty}$ 제어기 설계를 위해서 LMI(Linear Matrix Inequalities) 기법을 이요한다. 설계된 혼합 ${H_2}/H_{\infty}$ 제어기의 제어성능과 강건 안정성을 평가하기 위해서 모의실험과 실물실험을 통하여 $H_{\infty}$ 제어기와 비교한다. 실험결과, $H_{\infty}$ 제어때 보다 적은 피드백 정보만으로도 혼합 ${H_2}/H_{\infty}$ 제어기는 도립진자의 진자각도 측면에서 $H_{\infty}$ 제어기보다 나은 강건 안정성과 제어 성능을 보인다.

• 응용통계연구
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• 제30권6호
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• pp.957-981
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• 2017

관측되지 않는 효과 또는 고정효과로 설명할 수 없는 분산 구조가 포함되어 정확한 모수 추정이 어려운 경우 체계적인 분석을 위해 일반화 선형 모형은 임의효과가 포함된 일반화 선형 혼합 모형으로 확장되었다. 본 연구에서는 일반화 선형 모형 중에서도 이분적인 반응변수를 다루는 로지스틱 회귀모형에 임의효과를 포함한 최대 우도 추정 방법을 설명한다. 그중에서도 라플라스 근사법, 가우스-에르미트 구적법, 적응 가우스-에르미트 구적법 그리고 유사가능도 우도에 대한 최대우도 추정법을 자세히 알아본다. 또한 제안한 방법을 사용하여 한국 복지 패널 데이터에서 정신건강과 생활만족도가 자원봉사활동에 미치는 영향에 대해 분석한다.

• 응용통계연구
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• 제28권2호
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• pp.221-230
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• 2015

전통적으로 반복 측정된 형제 쌍 연관 분석에서는 선형 혼합 모형이 사용되어 왔다. 그러나 그 모형은 관심있는 표현형과 연관된 유전자좌를 찾는 것에 있어서 검정력이 문제가 되는 것으로 지적되어 왔다. 본 연구에서 우리는 이러한 검정력 문제를 개선하는 방법으로 감마 혼합 모형을 고려하였고, 검정력과 제 1종 오류의 관점에서 선형 혼합 모형과 성능을 서로 비교하여 보았다. Genetic Analysis Workshop 13에서 제공된 자료를 이용하여 살펴본 결과, 감마 혼합 모형이 검정력에 있어서 큰 이득을 볼 수 있는 것으로 나타났다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제21권5호
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• pp.423-433
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• 2014

Test statistics using cumulative sums of residuals have been widely used in various regression models including generalized linear models(GLM). Recently, Pan and Lin (2005) extended this testing procedure to the generalized linear mixed models(GLMM) having random effects, in which we encounter difficulties in computing the marginal likelihood that is expressed as an integral of random effects distribution. The Gaussian quadrature algorithm is commonly used to approximate the marginal likelihood. Many commercial statistical packages provide an option to apply this type of goodness-of-fit test in GLMs but available programs are very rare for GLMMs. We suggest a computational algorithm to implement the testing procedure in GLMMs by a freely accessible R package, and also illustrate through practical examples.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.875-885
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• 1999

This paper presents an application of LMI-based techniques to the mixed $H_2/ H_\infty$ control of an inverted pendulum. The linear model of the inverted pendulum represented by an LFR(Linear Fractional Representation) model of uncertainties is derived. Considered uncertainties are three nonlinear components and a parameter uncertainty Augmenting the LFR model by adding weighting functions, we get a generalized plant, for which we design a mixed $H_2/ H_\infty$ controller using the LMI technique. To evaluate control performances and robust stability of the mixed $H_2/ H_\infty$ controller designed, we compare it with the $ H_\infty$controller through the simulation and experiment. The mixed $H_2/ H_\infty$ controller shows the better control performances and robust stability than the $H_\infty$controller in the sense of pendulum angle.

• 응용통계연구
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• 제28권2호
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• pp.123-136
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• 2015

관측 가능한 변수들 사이의 관계를 묘사한 갈릴레오의 물리학 법칙 발견 이후, 과학은 큰 성과를 거두며 발전해왔다. 그러나, 관측할 수 없는 변량효과를 함께 이용하여 더 많은 자연 현상을 설명할 수 있게 되었고, 이를 이용한 최초의 통계적 모형인 혼합효과모형이 소개되었다. 계산기술의 발달과 더불어 복잡한 현상에 대한 추론을 위하여 혼합효과모형은 그 중요성이 더욱 커지고 있다. 이러한 혼합효과모형은 최근 다단계 일반화 선형모형을 포함한 여러 모형으로 확장되었으며, 관측할 수 없는 변량효과를 추론하기 위한 다단계 가능도가 제시되었다. 혼합효과모형 특집호를 통해 이러한 모형들이 여러 통계학적 문제점을 해결하는 과정을 제시하고, 앞으로 어떤 확장이 추가적으로 요구되는 지에 대하여 논할 것이다. 빈도록적 접근법과 베이지안 접근법을 함께 다룬다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제25권1호
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• pp.61-70
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• 2018

Modeling of the random effects covariance matrix in generalized linear mixed models (GLMMs) is an issue in analysis of longitudinal categorical data because the covariance matrix can be high-dimensional and its estimate must satisfy positive-definiteness. To satisfy these constraints, we consider the autoregressive and moving average Cholesky decomposition (ARMACD) to model the covariance matrix. The ARMACD creates a more flexible decomposition of the covariance matrix that provides generalized autoregressive parameters, generalized moving average parameters, and innovation variances. In this paper, we analyze longitudinal count data with overdispersion using GLMMs. We propose negative binomial loglinear mixed models to analyze longitudinal count data and we also present modeling of the random effects covariance matrix using the ARMACD. Epilepsy data are analyzed using our proposed model.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제14권7호
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• pp.910-914
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• 2001

The teat number of a sow plays an important role for weaning pigs and has been utilized in selection of swine breeding stock. Various linear models have been employed for genetic analyses of teat number although the teat number can be considered as a count trait. Theoretically, Poisson error mixed models are more appropriate for count traits than Normal error mixed models. In this study, the two models were compared by analyzing data simulated with Poisson error. Considering the mean square errors and correlation coefficients between observed and fitted values, the Poisson generalized linear mixed model (PGLMM) fit the data better than the Normal error mixed model. Also these two models were applied to analyzing teat numbers in four breeds of swine (Landrace, Yorkshire, crossbred of Landrace and Yorkshire, crossbred of Landrace, Yorkshire, and Chinese indigenous Min pig) collected in China. However, when analyzed with the field data, the Normal error mixed model, on the contrary, fit better for all the breeds than the PGLMM. The results from both simulated and field data indicate that teat numbers of swine might not have variance equal to mean and thus not have a Poisson distribution.

• 응용통계연구
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• 제27권6호
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• pp.923-932
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• 2014

허들모형은 영이 과잉 가산자료를 분석하기 위해서 사용되어 왔다. 이 모형은 이산부분을 위한 로짓모형과 절삭된 가산부분을 위한 절삭된 포아송모형의 혼합모형이다. 이 논문에서 우리는 경시적 영과잉 가산자료를 분석하기 위해서 수정된 콜레스키 분해을 이용하여 일반적인 이분산성을 가지는 변량효과 공분산행렬을 제안한다. 수정된 콜레스키 분해는 변량효과 공분산행렬을 일반화자기상관 모수와 혁신분산모수로 분리되면, 이러한 모수들은 베이지안 일반화 선형모형을 통해 추정된다. 그리고 실제 자료분석을 통하여 설명한다.