• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제24권1호
• /
• pp.81-96
• /
• 2017

Cumulative logit random effects models are typically used to analyze longitudinal ordinal data. The random effects covariance matrix is used in the models to demonstrate both subject-specific and time variations. The covariance matrix may also be homogeneous; however, the structure of the covariance matrix is assumed to be homoscedastic and restricted because the matrix is high-dimensional and should be positive definite. To satisfy these restrictions two Cholesky decomposition methods were proposed in linear (mixed) models for the random effects precision matrix and the random effects covariance matrix, respectively: modified Cholesky and moving average Cholesky decompositions. In this paper, we use these two methods to model the random effects precision matrix and the random effects covariance matrix in cumulative logit random effects models for longitudinal ordinal data. The methods are illustrated by a lung cancer data set.

• 응용통계연구
• /
• 제31권6호
• /
• pp.801-810
• /
• 2018

확산은 금융이나 물리적 현상의 모형화에 이용되는 확률과정이다. 반복적으로 관측된 확산과정에 대하여 통계적인 모형을 구축할 때, 확률효과를 고려할 필요가 있다. 이 연구에서는 Ornstein-Uhlenbeck 확산모형과 geometric Brownian motion 확산모형에 대하여 확률효과를 도입한다. 모형모수에 대한 최도우도추정법을 적용하기 위하여, 확률효과에 대한 적절한 분포를 가정하여 닫힌 형태로 우도함수를 얻는 방법을 탐색하였다. 1991년부터 2017년까지 27년간 일일 단위로 기록된 다우존스 산업지수에 대하여 확률효과 모형을 적용하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제28권4호
• /
• pp.927-936
• /
• 2017

To analyze longitudinal count data, Poisson linear mixed models are commonly used. In the models the random effects covariance matrix explains both within-subject variation and serial correlation of repeated count outcomes. When the random effects covariance matrix is assumed to be misspecified, the estimates of covariates effects can be biased. Therefore, we propose reasonable and flexible structures of the covariance matrix using autoregressive and moving average Cholesky decomposition (ARMACD). The ARMACD factors the covariance matrix into generalized autoregressive parameters (GARPs), generalized moving average parameters (GMAPs) and innovation variances (IVs). Positive IVs guarantee the positive-definiteness of the covariance matrix. In this paper, we use the ARMACD to model the random effects covariance matrix in Poisson loglinear mixed models. We analyze epileptic seizure data using our proposed model.

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제2권2호
• /
• pp.296-302
• /
• 1995

When heteroscedasticity occurs in random effects linear model, the error variance may depend on the values of one or more of the explanatory variables or on other relevant quantities such as time or spatial ordering. In this paper we derive a score test as a diagnostic tool for detecting non-constant error variance in random effefts linear model based on the model expansion on error variance. This score test is compared to loglikelihood ratio test.

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제21권1호
• /
• pp.45-60
• /
• 2014

We introduce a MCMC sampling for a generalized linear normal random effects model with the ordered probit link function based on latent variables from suitable truncated normal distribution. Such models have proven useful in practice and we have observed numerically reasonable results in the estimation of fixed effects when the random effect term is provided. Applications that utilize Korean Welfare Panel Study data can be difficult to model; subsequently, we find that an ordered probit model with the random effects leads to an improved analyses with more accurate and precise inferences.

• 응용통계연구
• /
• 제30권6호
• /
• pp.957-981
• /
• 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.

• Journal of the Korean Statistical Society
• /
• 제13권1호
• /
• pp.1-19
• /
• 1984

A random effects model of a one-way layout contingency table is developed using a Dirichlet-multinomial distribution. A test statistic, say $T_k$, is suggested for detecting Dirichlet-multinomial departure from a multinomial distribution. It is shown that the $T_k$ test is asymptotically superior to the classical chi-square test based on the asymptotic relative efficiency. This superiority is further evidenced by a Monte Carlo simulation.

• 한국산림과학회지
• /
• 제106권2호
• /
• pp.213-218
• /
• 2017

본 연구의 목적은 임의효과(random effect)를 이용하여 충남지역 임령-바이오매스 모형을 개발하고 임의효과의 적용성을 평가하는데 있다. 충남지역 소나무림의 임령에 따른 바이오매스 모형 개발을 위해 임분 구조를 고려하여 전국의 중부지방소나무 임분에서 30개소(150그루)를 조사하고 임령과 바이오매스 자료를 수집하였다. 모형 개발에서 중부지방소나무의 임령-바이오매스 관계는 고정효과(fixed effect)이고 지역간 차이를 임의효과로 설정하였다. 임의효과에 따른 모형의 적합도를 검정하기 위해 아카이케의 정보기준(Akaike Information Criterion, AIC)을 참고하고 지역간 차이에 따른 분산-공분산 행렬과 오차항을 추정하였다. 추정된 공분산은 -1.0022, 오차항은 0.6240이고 분산-공분산 행렬을 이용한 임의효과 모형의 AIC는 377.7을 나타내어 선행 연구와 이질적인 차이는 없었다. 이러한 결과는 범주형 자료의 임의효과가 모형 개발에 반영된 결과로 판단된다. 본 연구의 결과는 임의효과를 이용하여 일부지역에 국한되어 개발되었던 바이오매스 모형 연구에 활용이 가능하다.

• 한국산림과학회지
• /
• 제98권2호
• /
• pp.178-182
• /
• 2009

A new mixed-effects model was developed that predicts individual-tree total height for Pinus densiflora trees in Gangwon province as a function of individual-tree diameter (cm). The mixed-effects model contains two random-effects parameters. Maximum likelihood estimation was used to fit the model to 560 height-diameter observations of individual trees measured throughout Gwangwon province in 2007 as part of the National Forest Inventory Program in Korea. The new model is an improvement over fixed-effects models because it can be calibrated to a local area, such as an inventory plot or individual stand. The new model also appears to be an improvement over the Forest Resources Evaluation and Prediction Program for the ten calibration trees used in this study. An example is provided that describes how to estimate the random-effects parameters using ten calibration trees.

• Journal of the Korean Statistical Society
• /
• 제30권4호
• /
• pp.541-550
• /
• 2001

This paper considers a panel data regression model in which the disturbances follow a nested error components with serial correlation. Given this model, this paper derives several Lagrange Multiplier(LM) testis for the presence of serial correlation as well as random individual effects, nested effects, and for existence of serial correlation given random individual and nested effects.