Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권6호
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pp.1199-1210
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2013
오늘날 높은 실업률은 대부분의 국가에서 중요한 문제 중의 하나이다. 한편 소지역의 노동 관련 통계에 대한 요구가 지난 몇년간 급속도로 증가하였다. 그러나 대부분의 공식통계를 생산하기 위한 표본설계는 대영역의 통계를 생산할 목적으로 설계되기 때문에 소지역의 경우 배정되는 표본조사단위수가 극히 적어 신뢰성 있는 통계 산출이 어렵다. 그리고 소지역 추정에 대한 대부분의 기존 연구들은 특정 시점에서의 추정에 국한되어 왔다. 그러나 대부분의 공식통계들은 월, 분기 또는 연 단위로 측정되는 패널자료이기 때문에 이를 고려한 추정방법이 필요하다. 본 논문에서는 패널자료의 분석을 위해 유용하게 사용되고 있는 일반화추정방정식의 비모수적 버전인 일반화커널추정방정식을 도출하여 조사시점을 고려한 소지역 실업률의 추정에 활용하는 방안을 제안한다. 모의실험을 통하여 일반화커널추정방정식 방법, 일반화추정방정식 방법 및 일반화선형모형과 비교한다. 그리고 2005년 1월부터 12월까지 경상남도 및 울산광역시의 25개 시군구의 경제활동인구조사의 패널자료에 위에서 언급한 세 가지 방법을 적용하여 해당 소지역의 월별 실업률을 추정한다.
We investigate the influence of subjects or observations on regression coefficients of generalized estimating equations using the influence function and the derivative influence measures. The influence function for regression coefficients is derived and its sample versions are used for influence analysis. The derivative influence measures under certain perturbation schemes are derived. It can be seen that the influence function method and the derivative influence measures yield the same influence information. An illustrative example in longitudinal data analysis is given and we compare the results provided by the influence function method and the derivative influence measures.
본 논문에서는 일반화추정방정식(GEE)모형에 대한 부스트랩 방법의 적용에 대하여 살펴본다. 다양한 부스트랩 방법들 중 GEE모형에 적용이 가능한 잔차, 쌍 및 점수함수 부스트랩 방법을 가상 및 실제 자료들에 적용한 결과 회귀계수들에 대한 추정치와 표준오차가 점근값들과 차이를 보이는 것으로 나타났다. 따라서 표본수가 크지 않은 경우 부스트랩 방법을 통하여 GEE모형에서의 회귀계수에 대한 추정치화 표준편차를 구하는 것이 효과적임을 알 수 있다.
기존의 소지역추정 연구에서는 대부분 특정 시점에서의 관심 모수를 추정하는 문제를 다루어 왔다. 그러나 대부분의 공식통계들은 월, 분기, 또는 년 단위로 반복적으로 얻어지는 패널자료이기 때문에 이를 고려한 추정방법이 필요하다. 이 논문에서는 반복측정 또는 다시점자료 분석에 유용하게 사용되고 있는 일반화추정방정식을 이용한 실증분석을 통해 소지역추정에서 시간종속성을 포함시키는 방안을 알아본다. 실증분석에서는 2005년 1월에서 12월까지의 경상남도 및 울산광역시 월별 경제활동인구조사 자료를 바탕으로 시군구별 실업률과 실업률에 영향을 줄 것으로 생각되는 설명변수의 관계를 일반화선형모형과 일반화추정방정식을 적용하여 분석해 보고 시간종속성을 고려한 것과 하지 않은 것을 비교해 본다.
본 연구는 2009년부터 2013년까지(2010년 제외)의 한국 의료패널 자료를 활용하여 미충족 의료의 추세 및 현황을 알아보고, 미충족 의료와 관련된 요인을 분석하고자 하였다. 연구 대상자는 2009년 11,598명, 2011년 11,035명, 2012년 10,584명, 2013년 10,099명 그리고 7,144명의 패널 자료를 활용하여 빈도분석, 교차분석, 일반화 추정방정식 모형을 시행하였다. 연도별로 교차분석 결과, 여성, 중학교 졸업 이하의 학력, 의료보장 형태가 의료급여인 경우, 최저 분위의 가구소득, 주관적 건강상태 점수가 낮을 때 미충족 의료 경험률이 높은 것으로 나타났다. 일반화 추정방정식 모형을 통한 분석 결과, 여성, 40세 미만 연령대, 초등학교 졸업 이하, 최저 분위의 가구소득, 주관적 건강상태 20점 미만, 활동 제한이 있는 경우 미충족 의료를 경험할 가능성이 높은 것으로 나타났다. 이 결과를 바탕으로, 의료서비스 이용의 정책을 수립하는데 기초자료를 제공하고자 한다.
본 연구의 목적은 1995년부터 2005년까지 도시근로자 가구의 빈곤실태와 변화추이, 빈곤가구의 특성, 그리고 빈곤의 원인을 규명하고, 공 사적 이전소득과 조세의 빈곤완화 효과를 평가하여, 우리나라 빈곤문제에 대한 전반적인 이해를 도모하고, 그에 기초하여 보다 바람직한 정책적 대안을 모색하는데 있다. 이를 위해 도시가계조사의 연간 원자료를 분석의 자료로 활용하였으며, 종단자료에 대한 분석을 위해 GEE(Generalized estimating equation) 회귀분석을 실시하였다. 분석의 결과, 가장 중요한 사실 가운데 하나는, 경제위기를 경험하면서 그 규모와 심도 차원에서 심각했던 도시 근로자 가구의 빈곤 문제가, 이후 크게 개선되지 못하고, 오히려 더욱 악화되고 있다는 점이다. 또한 여성빈곤, 노령빈곤, 저학력 가구주 가구의 빈곤 등, 전통적인 빈곤가구의 특성이 확인되었으며, 이들 취약집단의 빈곤화 현상도 시간이 경과함에 따라 더욱 심화되는 모습을 보이고 있다. 그리고 임시 일용직, 단순노무직, 1차 산업과 민간서비스업 종사자 가구의 빈곤화 현상도 상대적으로 높게 나타나, 저임금과 고용불안정이 빈곤의 주된 원인임을 추정할 수 있다. 이러한 빈곤 가구의 특성은 빈곤의 원인에 대한 분석에서도 다시 한번 확인된다. 그리고 정부의 조세와 공적이전소득의 빈곤완화 효과는 이전의 시기에 비해 크게 확대되었지만, 그 상대적인 효과는 서구의 복지선진국과 비교해 볼 때, 아직 초보적인 단계에 머물러 있는 낮은 수준이다.
Purpose: The scoring system for traumatic liver injury (SSTLI) was developed in 2015 to predict mortality in patients with polytraumatic liver injury. This study aimed to validate the SSTLI as a prognostic factor in patients with polytrauma and liver injury through a generalized estimating equation analysis. Methods: The medical records of 521 patients with traumatic liver injury from January 2015 to December 2019 were reviewed. The primary outcome variable was in-hospital mortality. All the risk factors were analyzed using multivariate logistic regression analysis. The SSTLI has five clinical measures (age, Injury Severity Score, serum total bilirubin level, prothrombin time, and creatinine level) chosen based on their predictive power. Each measure is scored as 0-1 (age and Injury Severity Score) or 0-3 (serum total bilirubin level, prothrombin time, and creatinine level). The SSTLI score corresponds to the total points for each item (0-11 points). Results: The areas under the curve of the SSTLI to predict mortality on post-traumatic days 0, 1, 3, and 5 were 0.736, 0.783, 0.830, and 0.824, respectively. A very good to excellent positive correlation was observed between the probability of mortality and the SSTLI score (γ=0.997, P<0.001). A value of 5 points was used as the threshold to distinguish low-risk (<5) from high-risk (≥5) patients. Multivariate analysis using the generalized estimating equation in the logistic regression model indicated that the SSTLI score was an independent predictor of mortality (odds ratio, 1.027; 95% confidence interval, 1.018-1.036; P<0.001). Conclusions: The SSTLI was verified to predict mortality in patients with polytrauma and liver injury. A score of ≥5 on the SSTLI indicated a high-risk of post-traumatic mortality.
The method of generalized estimating equations (GEE) has become very popular for the analysis of longitudinal data. We extend this work to the use of M-estimators; the resultant regression estimates are robust to heavy tailed errors and to outliers. The proposed method does not require correct specification of the dependence structure between observation, and allows for heterogeneity of the error. However, an estimate of the dependence structure may be incorporated, and if it is correct this guarantees a higher efficiency for the regression estimators. A goodness-of-fit test for checking the adequacy of the assumed M-estimation regression model is also provided. Simulation studies are conducted to show the finite-sample performance of the new methods. The proposed methods are applied to a real-life data set.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권4호
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pp.765-775
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2010
For the accelerated failure time (AFT) model a lot of effort has been devoted to develop effective estimation methods. AFT model assumes a linear relationship between the logarithm of event time and covariates. In this paper we propose a semiparametric support vector machine to consider situations where the functional form of the effect of one or more covariates is unknown. The proposed estimating equation can be computed by a quadratic programming and a linear equation. We study the effect of several covariates on a censored response variable with an unknown probability distribution. We also provide a generalized approximate cross-validation method for choosing the hyper-parameters which affect the performance of the proposed approach. The proposed method is evaluated through simulations using the artificial example.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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