Response surface methodology (RSM) is a statistical approach widely used in food processing to optimize the formulation, processing conditions, and quality of food products. The homogenization process is achieved by subjecting milk to high pressure, which breaks down fat globules and disperses fat more evenly throughout milk. This study focuses on an application of RSM including the logit transformation to predict the efficiency of milk homogenization, which can be maximized by minimizing the relative difference in fat percentage between the top part and the remainder of milk. To avoid a negative predicted value of the minimum of this proportion, the logit transformation is used to turn the proportion into the logit, whose possible values are real numbers. Then, the logit values are modeled and optimized. Subsequently, the logistic transformation is used to turn the predicted logit into the predicted proportion. From our model, the optimum condition for the maximized efficiency of milk homogenization was predicted as the combination of a homogenizer pressure of 30 MPa, a storage temperature of 10℃, and a storage period of 10 days. Additionally, with a combination of a homogenizer pressure of 30 MPa, a storage temperature of 10℃, and a storage period of 50 days, the level of milk homogenization was predicted to be acceptable, even with the problem of extrapolation taken into account.
이 연구는 지리산 국립공원 방문자를 대상으로 경관선호 모델을 형성하기 위하여, 지리산 경관과 영국의 케이른고럼스 경관의 선택적 상황에서 경관선호를 결정하게 하는 요소로서 시각적 경관 요소와 더불어 경관자체의 효과를 검증하는 조건부 로짓모델을 제시하는데 그 목적이 있다. 선택적 상황에 따른 경관선호를 측정하기 위하여 지리산 국립공원을 방문한 탐방객에 대하여 영국의 케이른고럼스 국립공원의 경관사진과 지리산 경관사진을 쌍체로 배열한 사진설문조사를 실시하였다. 시각적 경관의 구성요소는 디지털사진측정의 과정을 거쳐 상호 수직적인 주요인들로 축약되어, 모델의 설명변수로 사용되었다. 연구의 결과, 시각적 경관의 구성요소만으로 형성되는 일반조건부로짓모델은 비유관대안도립성(IIA)의 가정을 충족하지 못하고, 모델의 설명력이 낮게 나타났다(${\rho}^2=0.06$). 반면, 대안특성상수(ASC)로서 표현되는 경관자체의 효과를 포함하는 혼합조건부로짓모델은 비유관대안독립성(IIA)의 가정을 충족하였고, 모델의 적합성 또한 양호하게 나타났다(${\rho}^2=0.25$). 이는 경관선호모델에 있어서 선호의 요인으로써 시각적 경관의 구성요소 뿐만 아니라, 경관자체의 효과를 포함하는 혼합조건부로짓모델이 적합한 것으로 해석된다.
로지스틱 회귀 모형은 다양한 분야에서 범주형 종속 변수를 예측하거나 분류하기 위한 모형으로 많이 사용되고 있다. 로지스틱 회귀 모형에 대한 전통적인 베이지안 추론 기법으로 메트로폴리스-헤이스팅스 알고리즘이 많이 사용되었지만, 수렴의 속도가 느리고 제안 분포에 대한 적절성을 보장하기 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 모형에 대한 베이지안 추론 방법으로 Frühwirth-Schnatter와 Frühwirth (2007)에서 제안된 보조 혼합 샘플링(auxiliary mixture sampling) 기법을 사용하였다. 이 방법은 모형의 선형성과 정규성을 만족시키기 위해 두 단계에 거쳐 잠재변수를 도입하며, 결과적으로 깁스 샘플링을 통한 추론을 가능하게 한다. 제안한 모형의 효과를 검증하기 위해 2020년 지역사회 건강조사 당뇨병 자료에 적용하여 메트로폴리스-헤이스팅스를 사용한 모형과 추론 결과를 비교 분석하였다. 또한, 다양한 분류 모형들과 본 논문에서 제안한 모형의 분류 성능을 비교한 결과 제안된 모형이 분류 분석에서도 좋은 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
보행과 차량이 공존하는 교통망에서 보행성 확보가 중요한 과제로 부각되고 있다. 차량과 보행의 상대적인 관계에서 보행성을 판단하는 것은 어려운 문제이다. 우선 보행네트워크의 보행성 평가 기준을 정립하는 체계가 구축되어야한다. 보행성은 보행네트워크에서 경험하는 접근성, 이동성, 편리성과 같은 정량지표로 산출된다. 본 연구는 보행성 평가를 위해 공간구문론과 Logit 경로선택모형을 통합을 제안한다. 공간구문론은 링크 통합도를 산정하여 보행가로 설계의 적정성을 판단한다. Logit 모형은 보행수요의 안전성, 이동성, 접근성을 확률적으로 계산한다. 통합모형은 통행자가 경험하는 통합도, 이동편리성, 접근가능성, 안전성과 같은 평가요소를 확률적으로 정량화하여 현실을 적절하게 반영하는 장점을 제공한다. 본 연구는 Logit 모형의 해법으로 Dial 알고리즘을 활용하였다. 이를 위해 보행네트워크의 물리거리와 공간구문론의 시각거리를 일치시키기 위해 네트워크 확장을 통하여 대기시간을 반영하는 방안을 강구하였다. 이에 따라 통합모형에서 도출되는 보행성 평가지표를 검토하고, 모의 네트워크로 모형의 활용성을 측정한다.
댐건설 관련 합리적 의사결정을 위해서는 댐건설로 인해 발생하는 편익과 비용을 적절히 평가하여 비교하는 것이 필요하다. 댐건설 관련 많은 비시장적 편익과 비용이 현재로서는 의사결정에 적절히 반영되지 못하고 있는데, 본고는 비시장적 편익 가운데서도 댐이 건설될 경우 생성되는 인공호수가 제공하는 휴양가치를 분석한다. 방문객수가 많은 10개 댐호수에서 963명의 방문객을 조사하여 각 방문객이 이용 가능한 댐호수 가운데 한 군데를 선택하는 행위를 분석하였고, 이들의 선택행위를 혼합로짓모형(mixed logit model) 흑은 확률파라미터 로짓모형(random parameters logit model)을 추정하여 분석하였다. 모형추정을 통해 호수의 저수량, 낚시행위의 가능 여부, 유람선 이용 가능 여부, 수변 음식점이 이용 가능한지의 여부 등 댐호수의 특성별 경제적 가치와 호수별 전체 휴양가치의 분포를 도출하였다.
본 연구에서는 실무 및 학계에 종사하는 45명의 전문가 집단을 대상으로 쌍별비교(pairwise comparision)에 의한 설문조사에서 얻어진 전문가들의 의견을 AHP 분석을 통하여 종합하는 과정을 거쳐 부도예측모형을 설계하여 검증한 뒤, LOGIT모형과 비교하였다. 본 연구에 의하면 부도예측모형에서 정량적인 정보보다 정성적인 정보가 더 중요한 역할을 한다는 D.Bunn-G.Wright(1991)의 연구와 일치하는 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구에서 발견된 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째로 LOGIT 모형과 AHP 모형에서 모두 정량적인 정보만을 고려하는 경우보다 정성적인 정보를 함께 고려한 모형에서 부도예측율이 더 높은 것으로 나타나고 있어 부도가능성을 예측하는데 있어 정성적인 정보가 중요한 역할을 한다는 결론을 얻었다. 둘째로 AHP를 이용한 부도예측 모형을 설계할 때 각 속성에 대한 전문가(45명)들의 의견을 종합하는 방법으로 산술평균과 기하평균을 이용한 검증결과에 의하면 기하평균방법을 통하여 전문가들의 의견을 종합하는 것이 보다 합리적이라는 실증적 증거를 얻을 수 있었다. 셋째로 Akaike의 기준값을 분석한 결과에 의하면 LOGIT 모형은 정량적인 정보와 정성적인 정보를 모두 이용한 모형이 가장 우수한 것으로 판명되었고, 모형의 부도예측력도 가장 높은 것으로 밝혀졌다. AHP 모형은 정성적인 정보만을 이용한 모형에서 가장 높은 부도예측을을 나타내었으며, 기하평균을 이용한 AHP 모형은 LOGIT 모형보다 항상 높은 부도예측율을 보여주었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제19권2호
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pp.413-420
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2008
This paper suggests a marginal logit mixed-effects for analyzing repeated binary response data. Since binary repeated measures are obtained over time from each subject, observations will have a certain covariance structure among them. As a plausible covariance structure, 1st order auto-regressive correlation structure is assumed for analyzing data. Generalized estimating equations(GEE) method is used for estimating fixed effects in the model.
In case of analysis of discrete data, it shows by way of example orthogonal array experiment for o, 1 data. This paper introduced expirical logit transformation and the type of Freeman-Tukey inverse sine transformation. As the result of analysis of variance, empirical logit transformation turned out a mistake in application but it is possible for graphical analysis by normal probability paper.
In fitting models to data, selection of the most desirable estimation method and determination of the adequacy of fitted model are the central issues. This paper compares the maximum likelihood estimators and the minimum logit chi-square estimators, both being best asymptotically normal, when logit models are fitted to infant mortality data. Chi-square goodness-of-fit test and likelihood ratio one are also compared. The analysis infant mortality data shows that the outlying observations do not necessarily result in the same impact on goodness-of-fit measures.
The generalized logit model of nominal type with random regressors is studied for bootstrapping. In particular, asymptotic normality and consistency of bootstrap model estimators are derived. It is shown that the bootstrap approximation to the distribution of the maximum likelihood estimators is valid for alsomt all sample sequences.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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