본 연구는 영화 흥행의 척도로서 총 관객수의 예측을 다루었다. 의사결정나무, MLP 신경망모형, 다항로짓모형, support vector machine과 같은 데이터마이닝 분류 기법들을 사용하여 개봉 전, 개봉 일, 개봉 1주 후, 그리고 개봉 2주 후 시점 별로 예측이 이루어진다. 국적, 등급, 개봉 월, 개봉 계절, 감독, 배우, 배급사, 관객수, 그리고 스크린 수와 같은 영화의 내재적인 속성을 나타내는 변수 뿐만 아니라 포털의 평점과 평가자 수, 블로그 수, 뉴스 수와 같은 온라인 구전 변수들이 예측변수로 사용되었다. 10-중 교차 검증에서 신경망모형의 정확도는 개봉 전 시점에서도 90% 이상의 높은 예측력을 보였다. 또한 최종 온라인 구전 변수의 추정치를 예측변수로 추가함으로서 예측의 정확도가 더 높아짐을 볼 수 있다.
본 연구는 2012년 현재 한국이 FTA를 체결하였거나 추진 중인(발효, 타결, 협상, 공동연구) 65개국을 대상으로 한국의 무역수지 결정요인을 분석하고자 한다. 분석모형은 중력모형의 설명변수에 대상국의 경제적 지리적 변수를 포함시키고, 종속변수에 한국과의 무역수지 흑자 또는 적자 여부를 표시하는 이분값을 표시하여 로짓분석을 한다. 한국이 특정국가와의 교역에서 무역수지가 흑자이면 1의 값을 주고, 적자이면 0의 값을 취하도록 한다. logit 모형의 추정결과 GDP, 1인당 GDP, 상대국간 교역, 석유, 내륙국가, 해양국가 변수는 통계적으로 유의하지 않았다. 반면에 총교역, 수출의존도, 수입의존도, 광물, 거리 변수는 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 이는 경제규모를 나타내는 총교역과 무역의존도를 반영하는 수출의존도, 수입의존도, 지리적 특성과 자원부존여부를 반영하는 거리와 광물자원 등의 변수들이 한국의 무역수지에 대한 주요 결정요인으로 작용하고 있음을 의미한다.
인적자원이 가장 중요한 경쟁력이 되는 지식정보화 산회에서 숙련의 주기는 짧으며, 노동력의 유동화는 심화되고 있어 자격의 신호기제로서의 역할이 크게 부각되고 있다. 이에 우리나라 자격의 기능을 취득요인, 취업 및 임금효과 측면에서 검토하기 위해 한국노동패널 1~4차년도(1998~2001) 자료를 개인별로 묶어 고정효과 로짓모형, 임의효과모형으로 회귀분석하였다. 추정의 결과 고졸 미만 저학력층의 자격취득 확률이 높게 나타났다. 남자는 실업상태에 있는 경우에 자격취득이 많았고, 여성은 비경제활동의 기타 상태(잠재적 구직상태)에 있는 경우 자격취득이 많았다. 자격의 취업효과는 여성의 경우 1년차, 2년차에 유의하게 나타나나, 남자의 경우는 유의하지 않았다. 취득한 자격의 임금효과는 남녀 공히 유의하지 않았다. 이러한 결과는 현재 우리나라에서 자격취득으로 얻어지는 직업능력이 시장에서 제대로 인정받고 있지 못하는 현실을 반영한다.
본 연구는 최근 소비가 급격히 감소하고 있는 장미를 대상으로 구입특성 및 선호속성의 변화를 분석하고, 수요확대를 위한 적절한 마케팅 믹스전략을 탐색하기 위해 시행되었다. 2007~2011년 동안의 동태적 변화를 파악하기 위해 관련 선행연구인 Kim, et al.(2007)의 분석결과와 비교하였고, 이들 연구와 동일한 조사패널과 분석기법을 이용하였다. 설문조사는 서울, 인천, 경기지역에 거주하는 1,100명을 대상으로 인구사회학적 변수, 절화 장미의 구매특성, 선호속성 파악을 위한 선택실험 문항 등으로 구분하여 시행하였다. 응답결과 1,023개의 유효표본이 추출되었고, 이를 이용하여 구입의향 변화 등 소비자 구입특성 및 선호속성 변화를 분석하였다. 구입의향 분석을 위해 순위 프로빗모형을 이용하였고, 선호속성 및 속성별 추가지불의사액 추정을 위해 다항로짓모형을 이용하였다. 분석결과를 토대로 절화 장미 표적시장(target market)을 설정하고, 상품특성(product), 상품가격(price), 판매장소(place), 판매촉진(promotion) 등 마케팅 4P를 조합한 마케팅 믹스전략을 제안하였다.
우리나라는 교통사고 사망자 가운데 보행자가 차지하는 비율이 43%로 매우 높으며, 이는 OECD평균의 2.5배에 이르는 수치이다 도로종류별 사고발생 특성을 보면 국도에서 보행자사고로 인한 사망자수 비율이 가장 높은 구성비를 차지하고 있다. 이에 따라 지방부 도로에서 보행자사고를 방지하기 위하여 보행자 관련 안전시설물 설치가 확대될 예정이다. 그러나 보행자 관련 연구가 주로 도시부 교차로를 대상으로 이루어짐에 따라 지방부 보행자사고 특성 분석에 대한 연구가 부족하고, 특히, 안전시설물의 보행자사고에의 효과에 대한 연구는 미미한 실정이다. 이에 본 연구에서는 지방부 4차로 국도를 대상으로 로짓모형을 이용하여 보행자사고 확률모형을 구축하고, 추정시 도로안전시설물 설치여부를 설명변수로 포함하여 그 효과도를 추정하였다. 시설물별 효과도는 승산비(Odds ratio)를 이용하여 비교위험I÷로 분석 제시하였다. 분석결과 시거개선, 보도설치, 조명설치가 보행자 사고를 줄이기 위한 효과적인 대안으로 나타났다.
최근 녹색교통수단으로서 자전거의 이용자수는 급격하게 증가하고 있으나 차대 자전거사고 감소와 자전거 이용자의 안전성 향상에 대한 노력은 미비한 설정이다. 따라서 본 연구에서는 최적의 교차로 설계지침 제공 및 자전거 사고유형에 영향을 미치는 요인들을 면밀히 분석하여 교차로에서의 자전거사고 안전성 향상에 그 목적이 있다. 이를 위해 본 연구에서는 2005년도 인천광역시 사지교차로에서 발생한 56건의 자전거사고 자료에 대한 분석과 사고발생 교차로에 대한 현장조사를 실시하였으며, 다항로짓모형을 이용하여 3가지 경우에 대한 자전거 사고유형 분석모형을 개발하였다. 모형분석결과, 사망사고 유무, 부도로 교통섬 유무, 도로위계, 사고당시 날씨, 주도로 버스정류장 유무, 주도로 차로폭, 인적유발요인이 자전거 사고 유형에 중요한 변수로 나타났다.
본 연구에서는 이항로짓모형 기반의 시장분할을 고려한 전기차 선택모형을 추정하여 전기차 잠재 수요층의 전기차 구매행태를 분석하였다. 모형 구축을 위하여 서울시에 거주하는 차량운전자를 대상으로 전기차 구매가격, 공용 충전인프라 구축 수준, 1회 충전 주행가능거리 등의 가상 시나리오에 대하여 전기차 선택여부를 조사하였다. 차급별로 구분하면 경 소형 차급 보유자는 차량 구매가격이 가장 큰 영향을 미치며, 중 대형 차급 보유자는 공용 충전인프라 구축 수준을 중요시하는 것으로 나타났다. 주택유형으로 분할한 경우 공동주택 거주자는 전기차 선택 시 공용 충전인프라 구축 수준을 가장 크게 고려하지만, 단독주택 거주자는 차량 구매가격에 가장 민감한 것으로 분석되었다. 이상의 결과를 토대로 자동차 제작사의 전기차 보급 전략이 전략적 구매층을 어디로 설정하느냐에 따라 달라져야 함을 보여주며, 정부의 전기차 보급정책으로는 공용 충전인프라의 확대가 가장 우선적으로 추진되어야 할 필요가 있다.
Background: The long-term care (LTC) group has higher rates of chronic disease and disability registration compared to the general older people population. There is a need to provide integrated medical services and care for LTC group. Consequently, this study aimed to identify medical usage patterns based on the ratings of LTC and the characteristics of benefits usage in the LTC group. Methods: This study employed the National Health Insurance Service Database to analyze the effects of demographic and LTC-related characteristics on medical usage from 2015 to 2019 using a repeated measures analysis. A longitudinal logit model was applied to binary data, while a linear mixed model was utilized for continuous data. Results: In the case of LTC ratings, a positive correlation was observed with overall medical usage. In terms of LTC benefit usage characteristics, a higher overall level of medical usage was found in the group using home care benefits. Detailed analysis by medical institution classification revealed a maintained correlation between care ratings and the volume of medical usage. However, medical usage by classification varied based on the characteristics of LTC benefit usage. Conclusion: This study identified a complex interaction between LTC characteristics and medical usage. Predicting the requisite medical services based on the LTC rating presented a challenge. Consequently, it becomes essential for the LTC group to continuously monitor medical and care needs, even after admission into the LTC system. To facilitate this, it is crucial to devise an LTC rating system that accurately reflects medical needs and to broaden the implementation of integrated medical-care policies.
This paper develops a disaggregate model system for travel behavior of workers in a metropolitan area. We attempt to develop a set of models for predicting trip generation type, trip purpose, destination, mode choices in each trip on the way from work to home by using the concept of utility maximization of base-to-base tour. The model incorporates the concept that decisions of a trip in a trip in a travel tour depend on decisions of the trips having been made before and decisions of trip planned after of this trip, as well as on current trip conditions. As the structure of the model, the nested logit model is used to avoid a simultaneous model's complexity. The data to be used for estimating the model system are from the person trip survey which was carried out in 1981 in Nagoya metropolitan. Empirical tests of the model for Nagoya metropolitan area show encouraging results and prove the validity of the assumption of this model.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제12권2호
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pp.313-322
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2005
In this paper, we discuss suppression for logistic regression model. Suppression for linear regression model was defined as the relationship among sums of squared for regression as well as correlation coefficients of. variables. Since it is not common to obtain simple correlation coefficient for binary response variable of logistic model, we consider cumulative logistic models with multinomial and ordinal response variables rather than usual logistic model. As number of category of a response variable for the cumulative logistic model gets collapsed into binary, it is found that suppressions for these logistic models are changed. These suppression results for cumulative logistic models are discussed and compared with those of linear model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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