• 제목/요약/키워드: linear mixed model

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공간적 상관관계가 존재하는 이산형 자료를 위한 일반화된 공간선형 모형 개관 (Review of Spatial Linear Mixed Models for Non-Gaussian Outcomes)

  • 박진철
    • 응용통계연구
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    • 제28권2호
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    • pp.353-360
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    • 2015
  • 공간적으로 관측되는 연속형 자료를 분석하는 모형으로 공간적 상관관계를 고려한 다양한 정규모형이 지난 수십 년간 제안되었다. 그 중에서 공간효과를 랜덤효과로 모형화하는 공간선형모형(Spatial Linear Mixed Model; SLMM)이 가장 널리 활용되는 모형 중 하나일 것이다. 연결함수(link function)을 사용하면 SLMM을 비정규 데이터도 적용할 수 있는 일반화된 공간선형모형(Spatial Generalized Linear Mixed Model; SGLMM)으로 자연스럽게 확장할 수 있다. 이 논문에서는 가장 널리 활용되는 SGLMM을 알아보고 실제 데이터 적용사례를 R 패키지를 활용하여 제시하고자 한다.

로버스트 선형혼합모형을 이용한 필드시험 데이터 분석 (Analysis of Field Test Data using Robust Linear Mixed-Effects Model)

  • 홍은희;이영조;옥유진;나명환;노맹석;하일도
    • 응용통계연구
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    • 제28권2호
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    • pp.361-369
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    • 2015
  • 연속측도의 반응변수가 반복측정된 실험 자료의 분석을 위해 흔히 선형혼합모형이 사용된다. 그러나, 잔차의 분포가 이분산성이거나 비정규성을 가질 때 표준적인 선형혼합모형은 적절하지 않은 결과를 가져온다. 잔차의 분포가 두터운 꼬리를 가진 비정규분포를 보이는 타이어 필드시험 데이터를 로버스트 선형혼합모형에 적합시킴으로써 보다 더 정확하고 신뢰할 수 있는 분석결과를 얻을 수 있다. 추가적으로 신뢰성 분석 결과를 제시한다.

A Comparison of Influence Diagnostics in Linear Mixed Models

  • Lee, Jang-Taek
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제10권1호
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    • pp.125-134
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    • 2003
  • Standard estimation methods for linear mixed models are sensitive to influential observations. However, tools and concepts for linear mixed model diagnostics are rudimentary until now and research is heavily demanded in linear mixed models. In this paper, we consider two diagnostics to evaluate the effects of individual observations in the estimation of fixed effects for linear mixed models. Those are Cook's distance and COVRATIO. Results of our limited simulation study suggest that the Cook's distance is not good statistical quantity in linear mixed models. Also calibration point for COVRATIO seems to be quite conservative.

일반화된 선형 혼합 모형(GENERALIZED LINEAR MIXED MODEL: GLMM)에 관한 최근의 연구 동향 (A Study for Recent Development of Generalized Linear Mixed Model)

  • 이준영
    • 응용통계연구
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    • 제13권2호
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    • pp.541-562
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    • 2000
  • 일반화된 선형 혼합 모형(GLMM)은 자료가 계수의 형태로 나타나는 범주형 자료의 경우, 혹은 집락의 형태나 과산포된 비정규 자료, 또는 비선형 모형에 따르는 자료를 다루기 위한 모형 설정에 사용된다. 본 연구에서는 이에 대한 개요와 더불어, 이 모형의 적합을 위해 제시된 통계적 기법들중 의사가능도(quasi-likelihood: QL)를 이용한 추정 방법 및 Monte-Carlo 기법을 이용한 추정 방법들에 대해 조사하였다. 또한 GLMM에 대한 현재의 연구 방향 및 앞으로의 연구 가능 주제들에 대해서도 언급하였다.

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감마 혼합 모형을 통한 반복 측정된 형제 쌍 연관 분석 사례연구 (Gamma Mixed Model to Improve Sib-Pair Linkage Analysis)

  • 김정환;서영주;원성호;나정원;이우주
    • 응용통계연구
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    • 제28권2호
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    • pp.221-230
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    • 2015
  • 전통적으로 반복 측정된 형제 쌍 연관 분석에서는 선형 혼합 모형이 사용되어 왔다. 그러나 그 모형은 관심있는 표현형과 연관된 유전자좌를 찾는 것에 있어서 검정력이 문제가 되는 것으로 지적되어 왔다. 본 연구에서 우리는 이러한 검정력 문제를 개선하는 방법으로 감마 혼합 모형을 고려하였고, 검정력과 제 1종 오류의 관점에서 선형 혼합 모형과 성능을 서로 비교하여 보았다. Genetic Analysis Workshop 13에서 제공된 자료를 이용하여 살펴본 결과, 감마 혼합 모형이 검정력에 있어서 큰 이득을 볼 수 있는 것으로 나타났다.

The local influence of LIU type estimator in linear mixed model

  • Zhang, Lili;Baek, Jangsun
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제26권2호
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    • pp.465-474
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    • 2015
  • In this paper, we study the local influence analysis of LIU type estimator in the linear mixed models. Using the method proposed by Shi (1997), the local influence of LIU type estimator in three disturbance models are investigated respectively. Furthermore, we give the generalized Cook's distance to assess the influence, and illustrate the efficiency of the proposed method by example.

A General Mixed Linear Model with Left-Censored Data

  • Ha, Il-Do
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제15권6호
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    • pp.969-976
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    • 2008
  • Mixed linear models have been widely used in various correlated data including multivariate survival data. In this paper we extend hierarchical-likelihood(h-likelihood) approach for mixed linear models with right censored data to that for left censored data. We also allow a general random-effect structure and propose the estimation procedure. The proposed method is illustrated using a numerical data set and is also compared with marginal likelihood method.

Improved Algorithm for Case-Deletion Diagnostic in Mixed Linear Models

  • Lee, Jang-Teak
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제7권3호
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    • pp.677-686
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    • 2000
  • Outliers may occur with respect to any of the random components in mixed linear models. We develop a use of simple, inexpensive updating formulas to consider the effect of case-deletion for mixed linear models. The method described here requires inversions of an n x n matrix, where n is the number of nonempty cells. A numerical example illustrates the use of computational formulas.

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Seismic assessment of mixed masonry-reinforced concrete buildings by non-linear static analyses

  • Cattari, S.;Lagomarsino, S.
    • Earthquakes and Structures
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    • 제4권3호
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    • pp.241-264
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    • 2013
  • Since the beginning of the twentieth century, the progressive and rapid spread of reinforced concrete (RC) has led to the adoption of mixed masonry-RC solutions, such as the confined masonry. However, together with structures conceived with a definite role for earthquake behaviour, the spreading of RC technology has caused the birth of mixed solutions inspired more by functional aspects than by structural ones, such as: internal masonry walls replaced by RC frames, RC walls inserted to build staircases or raising made from RC frames. Usually, since these interventions rise from a spontaneous build-up, any capacity design or ductility concepts are neglected being designed only to bear vertical loads: thus, the vulnerability assessment of this class becomes crucial. To investigate the non-linear seismic response of these structures, suitable models and effective numerical tools are needed. Among the various modelling approaches proposed in the literature and codes, the authors focus their attention on the equivalent frame model. After a brief description of the adopted model and its numerical validation, the authors aim to point out some specific peculiarities of the seismic response of mixed masonry-RC structures and their repercussions on safety verification procedures (referring in particular way to the non-linear static ones). In particular, the results of non-linear static analyses performed parametrically to various configurations representative of different interventions are discussed.

Estimation of Small Area Proportions Based on Logistic Mixed Model

  • Jeong, Kwang-Mo;Son, Jung-Hyun
    • 응용통계연구
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    • 제22권1호
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    • pp.153-161
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    • 2009
  • We consider a logistic model with random effects as the superpopulation for estimating the small area pro-portions. The best linear unbiased predictor under linear mired model is popular in small area estimation. We use this type of estimator under logistic mixed motel for the small area proportions, on which the estimation of mean squared error is also discussed. Two kinds of estimation methods, the parametric bootstrap and the linear approximation will be compared through a Monte Carlo study in the respects of the normality assumption on the random effects distribution and also the magnitude of sample sizes on the approximation.