본 연구의 목적은 고령층의 사회경제적 특성이 주택연금 이용 및 만족도에 영향을 미치는 요인을 실증분석하는 것이다. 2016년 주택연금 수요실태조사 자료를 바탕으로 이항로짓모형과 순서형로짓모형을 통한 실증분석을 실시하였다. 우선, 이항로짓모형을 활용하여 주택연금의 이용의 결정요인을 실증분석한 결과, 통계적으로 유의한 변수는 연령, 거주 지역, 보유자산, 가구원 수, 경제적으로 도움을 주고 있는 자녀의 유무로 나타났다. 구체적으로 연령이 높고, 수도권에 거주하며, 학력이 높을수록 주택연금의 이용 확률이 높아지는 것으로 추정되었다. 그리고 보유 자산이 작고, 가구원 수가 적으며, 경제적으로 도움을 주고 있는 자녀가 없는 경우에 주택연금의 이용 확률이 높아지는 것으로 추정되었다. 다음으로 순서형로짓모형을 활용하여 주택연금 이용 만족도를 실증분석한 결과, 통계적으로 유의한 변수는 연령, 성별, 거주 지역으로 추정되었다. 특히, 연령이 높고, 수도권에 거주하는 경우에는 주택연금 이용을 만족할 확률이 높아지는 것으로 추정되었다. 그리고 남성보다는 여성이 주택연금 이용에 만족할 확률이 높은 것으로 추정되었다. 실증분석 결과를 바탕으로 향후에 주택연금 가입률을 제고하고, 이용 만족도를 높이는 방안을 모색하는 것이 필요하다고 사료된다.
The analysis of binary data appears to many areas such as statistics, biometrics and econometrics. In many cases, data are often collected in which some observations are incomplete. Assume that the missing covariates are missing at random and the responses are completely observed. A method to Bayesian analysis of the binary regression model with incomplete data is presented. In particular, the desired marginal posterior moments of regression parameter are obtained using Meterpolis algorithm (Metropolis et al. 1953) within Gibbs sampler (Gelfand and Smith, 1990). Also, we compare logit model with probit model using Bayes factor which is approximated by importance sampling method. One example is presented.
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.
The main objective of this research is the development of a logit model of urban workers' auto ownership choice. For the utility specification. a variety of behavioral hypotheses about the factors which affect the urban workers' auto ownership choice are considered. Based on the behavioral hypotheses, a binary logit model of auto ownership is estimated. Empirical estimation is based on a sample of workers taken in Daegu City(1994). The binary logit model of auto ownership development in this paper provides reasonable results in terms of behavioral and statistical considerations. Furthermore, this paper develops several submarket models of auto ownership choice. Market segmentation was made using age, sex, income, home-to-work time distance. It is found that the estimated results with market segmentation are also reasonable. Finally future directions of model development are suggested.
본 연구는 사유림 경영 활성화 방안 중 하나인 사유림 경영 규모화 사업의 참여에 영향을 주는 산주 특성을 분석하여 사유림 경영 규모화 사업의 조기 시행과 확대를 위한 기초자료를 제공하는데 목적이 있다. 연구방법은 산주 373명을 대상으로 사유림 경영 규모화 사업의 참여의사 및 개인 특성 등을 설문조사하였으며 이항 로짓 분석(Binary-Logit Analysis)을 적용하여 사유림 경영 규모화 사업 참여에 영향을 주는 요인을 분석하였다. 로짓 분석을 위해 설정한 산주의 특성 즉, 독립변수는 성별, 연령, 학력, 직업, 소득, 거주지, 산지소유목적 그리고 산림조합 조합원 가입유무이다. 분석 결과, 사유림 경영 규모화 사업에 참여하겠다는 산주가 373명 중 267명(71.6%)이었으며 나머지 106명(28.4%)은 참여거부 의사를 나타냈다. 산주의 연령이 낮을수록, 직업은 자영업이 그리고 산지 소유 목적이 산림 경영일 경우 사유림 경영 규모화 사업 참여 확률이 높은 것으로 분석되었다.
The methodological framework proposed in this paper addresses the strength of the applied Bass model by Mahajan and Muller(1996) that it reflects the substitution of next generations among products. Also this paper is to estimate and analyze the forecast of demand for products that do not exist in the marketplace. We forecast the sales of digital TV using estimated market share and data obtained by the face to face Interview. In this research, we use two methods to analyze the demand for Digital TV that are the forecasting the Demand for the Substitution and binary logit analysis. The logit analysis is to estimate the decisive factor of purchasing digital TV. The decisive factors are composed of purchasing plan, region, gender, TV price, contents, coverage, income, age, and TV program. We apply the model to South Korea's market for digital TV. The results show that (1) Income, region and TV price play a prominent part which is the decisive factor of purchasing digital TV. (2) We forecaste the demand of digital TV that will be demanded about 18 millions TVs in 2015
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제17권1호
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pp.187-193
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2006
This paper shows how to use continuation-ratio logits for the analysis of structured polytomous data. Here, response categories are considered to have a nested binary structure. Thus, conditionally nested binary random variables can be defined in each step. Two types of factors are considered as independent variables affecting response probabilities. For the purpose of analyzing categorical data with binary nested strutures a continuation-ratio mixed model is suggested. Estimation procedure for the unknown parameters in a suggested model is also discussed in detail by an example.
This study aims to build a model dealing with the location decision of new manufacturing firms and their land demand. The model is composed with 1) the binary logit model structure identifying a future probability of manufacturing firms to locate in a city and their land demand; and 2) the land use suitability of the land demand. The model was empirically tested in the case of Anseong City. We used establishment-level data for the manufacturing industry from the Report on Mining and Manufacturing Survey. 48 industry groups were scrutinized to find the location probability in the city and their land demand via logit model with the dependent variables: number of employment, land capital, building capital, total products, and value-added for a new industry since 2001. It is forecasted that the future land areas (to 2025) for the manufacturing industries in the city are $5.94km^2$ and additional land demand for clustering the existing industries scattered over the city is $2.lkm^2$. Five industrial complex locations were identified through the land use suitability analysis.
하나의 개체에서 여러가지 측정치가 동시에 관찰되는 경우는 다양한 연구 분야에서 흔히 나타난다. 발달 독성학 연구에서는 특정 독성 물질의 각기 다른 수준에 노출된 임신한 어미 쥐에 대해 기형인 태아의 존재와 태아의 무게가 동시에 측정된다. 이런 두 변수를 결합하여 모형화하는 것은 각기 독립적인 두 모형으로 분석하는 것보다 더 효율적인 결과를 낸다고 알려져 있다. 대부분의 결합 모형은 정규분포를 랜덤효과로 가정하여 분석한다. 그러나 발달 독성학 연구에서처럼 반응변수들의 분포가 독성 물질이 변함에 따라 불규칙하게 변하는 경우 정규분포의 가정으로는 그 특징을 잡아낼 수 없게 된다. 본 논문에서는 이진수 자료와 연속형 자료에 대해 비대칭 로짓 모형을 사용한 베이지안 결합모형을 제시한다. 본 모형은 비대칭 로짓 모형을 사용함으로써 반응변수의 분포의 형태가 독성 물질의 수준에 따라 대칭/비대칭의 형태를 자유롭게 띨 수 있는 장점을 가지고 있다. 모형의 적합성을 살펴보기 위해 발달 독성학 연구에서 독성 물질 DEHP에 적용하여 그 결과를 확인해본다.
An attempt is given to the problem of analyzing the two-way binary attribute data using the logistic regression model in order to find a sound statistical methodology. It is demonstrated that the analysis of variance (ANOVA) may not be good enough, especially for the case that the proportion is very low or high. The logistic transformation of proportion data could be a help, but not sound in the statistical sense. Meanwhile, the adoption of generalized least squares (GLS) method entails much to estimate the variance-covariance matrix. On the other hand, the logistic regression methodology provides sound statistical means in estimating related confidence intervals and testing the significance of model parameters. Based on simulated data, the efficiencies of estimates are ensured with a view to demonstrate the usefulness of the methodology.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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