• 응용통계연구
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• 제28권2호
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• pp.335-342
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• 2015

경시적 자료는 각 환자마다 시간에 따라 반복 측정되는 코호트 연구 등에서 많이 쓰인다. 본 연구는 반응변수 간 상관성을 고려할 수 있는 결합 다단계 일반화 선형모형을 이용하여, 다변량 경시적 자료 분석을 수행하였다. 한국 유전체 역학 연구에서 실시한 코호트 자료를 적합하고 결과를 해석한다. 조건부 아카이케 정보 기준을 이용하여 모형 선택을 하고, 변량효과들의 추정치들을 설명한다.

• 응용통계연구
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• 제21권4호
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• pp.665-674
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• 2008

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.

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

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권6호
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• pp.1309-1317
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• 2012

Stochastic weather generators are commonly used to simulate time series of daily weather, especially precipitation amount. Recently, a generalized linear model (GLM) has been proposed as a convenient approach to fitting these weather generators. In this paper, a stochastic weather generator is considered to model the time series of daily precipitation at Seoul in South Korea. As a covariate, global temperature is introduced to relate long-term temporal scale predictor to short-term temporal predictands. One of the limitations of stochastic weather generators is a marked tendency to underestimate the observed interannual variance of monthly, seasonal, or annual total precipitation. To reduce this phenomenon, we incorporate time series of seasonal total precipitation in the GLM weather generator as covariates. It is veri ed that the addition of these covariates does not distort the performance of the weather generator in other respects.

• 응용통계연구
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• 제21권4호
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• pp.659-664
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• 2008

Missing continuous covariates are pervasive in the use of generalized linear models for medical data. Multiple imputation is the most common and easy-to-do method of dealing with missing covariate data. However, there are always serious warnings in using this method. There should be concern to make imputed values more proper. In this paper, proper imputation from posterior predictive distribution is developed for implementing with arbitrary priors. We use empirical distribution of the posterior for approximating the posterior predictive distribution, to sample from it. This method is preferable in comparison with a presented imputation method of us which uses a full model to impute missing values using available software. The proposed methods are implemented on glucocorticoid data.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제10권2호
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• pp.329-340
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• 1999

We consider a Bayesian forcasting method for the analysis of repeated surveys. It is assumed that the parameters of the superpopulation model at each time follow a stochastic model. We propose Bayesian prediction procedures for the finite population total under multiprocess dynamic generalized linear models. The multiprocess dynamic model offers a powerful framework for the modelling and analysis of time series which are subject to a abrupt changes in pattern. Some numerical studies are provided to illustrate the behavior of the proposed predictors.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제6권5호
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• pp.706-712
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• 2011

Necessary and sufficient conditions for the existence of diagonal, block-diagonal, and triangular decoupling controllers in linear multivariable systems for the most general setting are presented. The plant model in this study is sufficiently general to accommodate non-square plant and non-unity feedback cases with one-degree-of-freedom (1DOF) or two-degree-of-freedom (2DOF) controller configuration. The existence condition is described in terms of rank conditions on the coefficient matrices in partial fraction expansions.

• 응용통계연구
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• 제24권1호
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• pp.207-216
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• 2011

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.

• 응용통계연구
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• 제25권1호
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• pp.67-79
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• 2012

우리나라 자동차보험 시장은 이미 성숙기에 접어들어 성장률이 감소하고 있는 추세이다. 이러한 시기에는 새로운 고객을 유치하는 것보다도 기존 고객을 유지하는, 즉 가입한 보험회사에 대한 충성도를 높이는 것이 새로운 마케팅 경쟁전략의 목표가 될 수 있을 것이다. 이에 본 연구에서는 개인용 자동차보험시장의 현 경쟁 환경 및 향후 변화될 환경에 맞추어 손해보험회사들이 새로운 자동차보험 마케팅 전략을 수립하는데 도움이 되는 마케팅 전략을 도출 제시하고자 한다. 이를 위하여 자동차보험 가입자를 대상으로 설문조사를 진행하였고, 일반화가법부분선형모형을 활용하여 분석을 시행하여 충성도에 영향을 주는 유의한 고객만족도 요인을 찾아내었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권1호
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• pp.101-109
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• 2015

행정구역상 읍/면/동 단위의 소지역 (small area)별로 질병위험의 차이에 대한 분석을 위해, 2005년 기준 서울 행정동을 기준으로 2005년부터 2008년까지 질병, 사고, 암 사망자료에 대한 표준화 사망률 (SMR; standardized mortality rate)을 고려하였다. 소지역 단위로 질병사망률을 직접 추정하는 것은 소지역 내 표본수가 작아, 개발 소지역 단위에서의 직접 계산된 SMR은 그 추정치의 정도 (precision) 확보가 어려운 문제점이 발생한다. 따라서, 본 연구에서는 각 소지역간 효과 추정을 위해 공간적 상관성 (spatial correlation)을 가지는 다단계 일반화 선형모형 (HGLM; hierarchical generalized linear models)을 고려하였다. 이를 통해, 서울지역 동별 주요 사망원인에 따른 공변량의 효과 및 추정된 SMR을 근거로 질병지도 결과를 제시하였다.