0의 값을 과도하게 포함하는 가산자료는 다양한 연구 분야에서 흔히 나타난다. 영과잉 모형은 영과잉 가산자료를 분석하기 위해 가장 일반적으로 사용되는 모형이다. 영과잉 모형에 대한 전통적인 베이지안 추론은 조건부 사후분포의 형태가 폐쇄형 분포로 나타나지 않아 모형 적합 과정이 용이하지 않다는 한계점이 존재했다. 그러나 최근 Pillow와 Scott (2012)과 Polson 등 (2013)이 제안한 폴랴-감마 자료확대전략으로 인해, 로지스틱 회귀모형과 음이항 회귀모형에서 깁스 샘플링을 통한 추론이 가능해지면서, 영과잉 모형에 대한 베이지안 추론이 용이해졌다. 본 논문에서는 베이지안 추론에 기반한 영과잉 음이항 회귀모형을 Min과 Agresti(2005)에서 분석된 약학 연구 자료에 적용해본다. 분석에 사용된 자료는 경시적 영과잉 가산자료로 복잡한 자료 구조를 가지고 있다. 모형 적합 과정에서는 깁스 샘플링을 통한 추론을 수행하기 위해 폴랴-감마 자료확대전략을 사용한다.
Ko(1998, 1999) proposed certain flexible two-stage plans that could be served as one-step interim analysis in on-going clinical trials. The proposed Plans are optimal simultaneously in both a Bayes and a Neyman-Pearson sense. The Neyman-Pearson interpretation is that average expected sample size is being minimized, subject just to the two overall error rates $\alpha$ and $\beta$, respectively of first and second kind. The Bayes interpretation is that Bayes risk, involving both sampling cost and wrong decision losses, is being minimized. An example of this correspondence are given by using a binomial setting.
In ecological studies, animal science, or entomology, the variance of count is considered to have the power of the mean relationship with the mean count as Taylor (1961) presented his famous 'Taylor's Power Law'. In this talk, we are going to review the development of TPL and its extension toward pest management sampling scheme. Different estimation methods are compared. Quasilikelihood approach is suggested to incorporate covariate information. Possible extensions will be discussed.
An Agresti-Coull type test is considered for the difference of binomial proportions in two doubly sampled data subject to false-positive error. The performance of the test is compared with the likelihood-based tests. It is shown that the Agresti-Coull test has many desirable properties in that it can approximate the nominal significance level with compatible power performance.
An Agresti-Coull type test is considered for the difference of binomial proportions in two doubly sampled data subject to common false-positive error. The performance of the test is compared with likelihood-based tests. The Agresti-Coull test has many desirable properties in that it can approximate the nominal significance level well, and has comparable power performance with a computational advantage.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제17권5호
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pp.679-688
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2010
Lee (2010) developed a confidence interval for the difference of binomial proportions in two doubly sampled data subject to false-positive errors. The confidence interval seems to be adequate for a general double sampling model subject to false-positive misclassification. However, in many applications, the false-positive error rates could be the same. On this note, the construction of asymptotic confidence interval is considered when the false-positive error rates are common. The coverage behaviors of nine likelihood based confidence intervals are examined. It is shown that the confidence interval based Rao score with the expected information has good performance in terms of coverage probability and expected width.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제6권2호
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pp.523-532
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1999
Generalized linear models have various applications for data arising from many kinds of statistical studies. Although the response variable is generally assumed to be generated from a wide class of probability distributions we focus on count data that are most often analyzed using binomial models for proportions or poisson models for rates. The methods and results presented here also apply to many other categorical data models in general due to the relationship between multinomial and poisson sampling. The novelty of the approach suggested here is that all conditional distribution s can be specified directly so that staraightforward Gibbs sampling is possible. The prior distribution consists of two stages. We rely on a normal nonconjugate prior at the first stage and a vague prior for hyperparameters at the second stage. The methods are demonstrated with an illustrative example using data collected by Rosenkranz and raftery(1994) concerning the number of hospital admissions due to back pain in Washington state.
온주밀감에서 귤녹응애, Aculops pelekassi의 분산지수와 분포양상, 표본조사시 적정 표본수에 대하여 조사하였다. 귤녹응애는 집중분포를 하고 있었으며, 분산지수는 Taylor's power law가 Iwao's patchiness regression보다 더 잘 설명하고 있었다. Taylor's power law의 상수를 이용하여 고정 정확도 수준에서 열매 표면 $cm^2$당 누적충수에 따라 조사를 중지할 수 있는 표본조사법을 만들었다. 경제적인 표본조사를 위하여 Kono-sugino의 경험적 이항모델을 개발하였으며, 이항모델을 이용하면 귤녹응애가 $cm^2$당 12마리 이상 발생한 열매 비율을 이용하여 평균밀도를 추정할 수 있었다 : $ln(m)=4.61+1.23ln[-ln(1-p_{12})]$. 최적의 tally threshold를 결정하기 위하여 추정평균에 대한 분산을 계산한 결과 tally threshold가 12일 때 추정평균의 분산이 적었으며, 발생과율 0.1~0.5의 범위에서 분산의 변동이 거의 없어 다른 tally threshold에 비해 높은 정확도로 평균을 추정할 수 있었다. 적정 표본수를 결정하기 위하여 계층표본조사법을 이용하여 분석한 결과 고정 정확도 0.25수준에서 감귤원당 적정 조사 나무수는 13주였으며, 나무당 조사 열매수는 5개, 열매당 2지점에서 $cm^2$당 귤녹응애수 조사가 바람직하였다(총 130표본).
본 연구의 목적은 쌀 저장창고에서 추출기를 이용하여 해충의 밀도를 추정하기 위한 축차추출법을 개발하는데 있다. 쌀 저장창고에서는 쌀을 주로 1톤의 톤백에 저장하는데, 현미로 저장되는 경우 어리쌀바구미 성충과 화랑곡나방 유충은 모두 부의 이항분포를 보였다. 축차추출법은 표본 추출 단위당 방제 시작 밀도를 0.1(현미 1 kg당 5마리), 비처리 밀도를 0.05(현미 1 kg당 2.5마리) 그리고 I($\alpha$), II형($\beta$) 오류를 0.3으로 설정하여 순차적 확률비 검정(sequential probability ratio test (SPRT))을 통해 개발하였다. 이러한 결과들은, SPRT법을 사용함으로써, 관리자들이 단지 20회의 표본 추출로도 잘못된 판단의 위험을 최소화하면서 의사결정을 할 수 있다는 것을 보여준다.
부산의 금정산은 도시 숲의 중요성이 부각되면서 시민들의 방문이 증가하고 있으며 이로 인해 생태계 보전을 위한 비용은 증가하고 있다. 도시 숲에 대한 보전과 이용의 양 측면을 고려하면서 지속가능한 환경자원으로서 금정산을 보호하기 위해서는 비용편익 관점에서 정책적 판단이 중요해지고 있다. 이와 관련하여 도시 숲의 편익을 화폐적 가치로 측정하여 환경정책의 경제적 효율성을 확보하자는 취지에서 금정산의 가치를 추정하였다. 본 연구에서는 금정산을 당일 방문한 20세 이상의 성인 남녀를 개인면접의 방식으로 설문을 조사하여 개인여행비용법(ITCM)으로 가치를 추정하였다. 종속변수인 여행횟수가 특성상 비음정수이므로 가산자료모형인 포아송 모형, 음이항 모형, 절단된 포아송 모형 및 절단된 음이항 모형을 사용하였다. 분석결과를 바탕으로 추정된 금정산의 1회 여행에서 얻은 경제적 가치는 60,669원이고, 총경제적 가치는 252,383원으로 계산되었다. 여행비용(COST)을 적용하였을 때 절단된 음이항 모형으로부터 관광수요모형을 추정하여 보니 예상했던 바와 같이 여행비용(COST)이 적을수록 여행 횟수가 증가하였고, 연령(AGE), 결혼여부(MAR), 그리고 경관 만족도(SATI)는 방문수요에 영향을 미치지 못하는 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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