• 한국ITS학회:학술대회논문집
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• 한국ITS학회 2007년도 제6회 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.92-99
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• 2007

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제27권3호
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• pp.545-567
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• 2018

본 연구는 포아송모형, 음이항모형, 영과잉 포아송모형, 영과잉 음이항모형을 이용하여 어가의 고용량 결정요인을 분석하고, 개별모형 간 고용량 결정요인을 비교 분석한다. 이들 모형의 추정에 사용된 자료는 통계청에서 제공하는 2010년과 2015년의 농림어업총조사 마이크로 데이터이며, 이들 자료를 풀링(Pooling)하여 고용량 결정요인과 그 변화분에 대해 추정한다. 분석모형의 선정 결과, 과대 산포 경향을 갖고 있으면서 자가 노동 및 가족 경영으로 고용을 대체하고 있는 수산업의 특성을 모형에 동시에 반영하고 있는 영과잉 음이항모형이 선정되었다. 또한 2010년 대비 2015년 고용량 결정요인의 변화분을 분석해 본 결과, 어선을 보유한 어가와 판매금액이 많은 어가는 고용량 감소에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타난 반면, 어가의 종사경력은 길수록 고용량 증가에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 결론적으로 자본화된 어가와 고령화의 가속화가 수산업의 어가 고용량 수 변화에 유의한 영향을 미친 것으로 나타났다.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제15권12호
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• pp.4839-4842
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• 2014

Background: Although the Cox's proportional hazard model is the popular approach for survival analysis to investigate significant risk factors of cancer patient survival, it is not appropriate in the case of log-term disease free survival. Recently, cure rate models have been introduced to distinguish between clinical determinants of cure and variables associated with the time to event of interest. The aim of this study was to use a cure rate model to determine the clinical associated factors for cure rates of patients with breast cancer (BC). Materials and Methods: This prospective cohort study covered 305 patients with BC, admitted at Shahid Faiazbakhsh Hospital, Tehran, during 2006 to 2008 and followed until April 2012. Cases of patient death were confirmed by telephone contact. For data analysis, a non-mixed cure rate model with Poisson distribution and negative binomial distribution were employed. All analyses were carried out using a developed Macro in WinBugs. Deviance information criteria (DIC) were employed to find the best model. Results: The overall 1-year, 3-year and 5-year relative survival rates were 97%, 89% and 74%. Metastasis and stage of BC were the significant factors, but age was significant only in negative binomial model. The DIC also showed that the negative binomial model had a better fit. Conclusions: This study indicated that, metastasis and stage of BC were identified as the clinical criteria for cure rates. There are limited studies on BC survival which employed these cure rate models to identify the clinical factors associated with cure. These models are better than Cox, in the case of long-term survival.

• 대한토목학회논문집
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• 제33권6호
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• pp.2437-2445
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• 2013

이 연구는 확률적 모수를 고려한 음이항회귀분석을 이용하여 고속도로에서의 사고와 기하구조와의 관계를 파악하는데 목적이 있다. 고속도로에서의 기하구조는 모든 구간에 동일한 설계요소가 적용되기에는 현실적으로 불가능함에도 불구하고, 지금까지의 연구에서는 모형을 통해 도출되는 계수값이 구간에 설치된 기하구조의 특성에 관계없이 항상 고정된 값으로 추정되어왔다. 고정된 값을 이용한 일반적인 음이항모형은 시간적 변화 또는 각 대상구간이 가지고 있는 고유한 특성에 따른 변화를 통합하여 설명하지 못한다는 단점이 있으며, 이로 인해 추정된 계수의 표준오차가 과소추정되어 t-값이 부풀려지게 되며, 그 결과 모형의 설명력이 떨어지게 된다. 따라서, 이 연구에서는 워싱턴 주에 위치하고 있는 7개의 고속도로에서 발생한 9년동안의 사고자료 및 기하구조자료를 이용하여 구간별로 상이한 기하구조가 사고에 미치는 영향을 알아보고자 한다. 총 16개의 기하구조 관련 변수가 모형 도출에 이용되었으며, 기존의 음이항모형과의 비교를 통해 이 연구에서 제시하는 모형이 교통사고와 기하구조와의 관계파악에 더욱 적합함을 보이고자 한다. 그리고, 각 변수의 한계효용 및 탄력성 분석을 통해 이질성을 가지는 기하구조가 사고에 미치는 영향을 제시하고자 한다. 이는 향후 기하구조 관련 정책수립에 도움이 될 것으로 판단된다.

• 한국도로학회논문집
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• 제19권4호
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• pp.53-59
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• 2017

PURPOSES : This study deals with traffic accidents involving trucks. The objective of this study is to develop a traffic accident model for trucks at roundabouts. METHODS : To achieve its objective, this study gives particular attention to develop appropriate models using Poisson and negative binomial regression models. Traffic accident data from 2007 to 2014 were collected from TAAS data set of road traffic authority. Thirteen explanatory variables such as geometry and traffic volume were used. RESULTS : The main results can be summarized as follows: (1) two statistically significant Poisson models (${\rho}^2=0.398$ and 0.435) were developed, and (2) the analysis revealed the common variables to be traffic volume, number of exit lanes, speed breakers, and truck apron width. CONCLUSIONS : Our modeling reveals that increasing the number of speed breakers and speed limit signs, and widening the truck apron width are important for reducing the number of truck accidents at roundabouts.

• 응용통계연구
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• 제25권5호
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• pp.859-864
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• 2012

Poisson regression and negative binomial regression are usually used to analyze counting data; however, these models are unsuitable for fit zero-inflated data that contain unexpected zero-valued observations. In this paper, we review the zero-inflated regression in which Bernoulli process and the counting process are hierarchically mixed. It is known that zero-inflated regression can efficiently model the over-dispersion problem. Vuong statistic is employed to compare performances of the zero-inflated models with other standard models.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.852-861
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• 2000

Software reliability growth models are used in testing stages of software development to model the error content and time intervals betwewn software failures. In this paper, using priors for the number of fault with the negative binomial distribution nd the error rate with gamma distribution, Bayesian inference and model selection method for Jelinski-Moranda and Goel-Okumoto and Schick-Wolverton models in software reliability. For model selection, we explored the sum of the relative error, Braun statistic and median variation. In Bayesian computation process, we could avoid the multiple integration by the use of Gibbs sampling, which is a kind of Markov Chain Monte Carolo method to compute the posterior distribution. Using simulated data, Bayesian inference and model selection is studied.

• 한국안전학회지
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• 제26권5호
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• pp.130-135
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• 2011

This study deals with the accident models of arterial road sections. The objectives is to develop the models by number of lane. In pursuing the above, this study gives particular emphasis to dividing the 474 small link sections, collecting the accident data of 2007, and applying the statistical programs of SPSS17.0 and NLOGIT4.0. The main results are as follows. First, the number of accidents of two-lane roads were analyzed to be 59.9% of totals and to be the most of all. Second, one Poisson and two negative binomial regression models which were all statistically significant were developed. Finally, the common variables of all models were evaluated to be ADT and number of exit/entry which were all positive to the accidents.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제25권1호
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• pp.61-70
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• 2018

Modeling of the random effects covariance matrix in generalized linear mixed models (GLMMs) is an issue in analysis of longitudinal categorical data because the covariance matrix can be high-dimensional and its estimate must satisfy positive-definiteness. To satisfy these constraints, we consider the autoregressive and moving average Cholesky decomposition (ARMACD) to model the covariance matrix. The ARMACD creates a more flexible decomposition of the covariance matrix that provides generalized autoregressive parameters, generalized moving average parameters, and innovation variances. In this paper, we analyze longitudinal count data with overdispersion using GLMMs. We propose negative binomial loglinear mixed models to analyze longitudinal count data and we also present modeling of the random effects covariance matrix using the ARMACD. Epilepsy data are analyzed using our proposed model.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권2호
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• pp.387-397
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• 2015

본 연구에서는 청년인턴 DB와 고용보험 DB를 사용하여 중소기업 청년인턴의 이직횟수에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 이직횟수는 음수가 아닌 정수 값만 가지는 계수 데이터 (count data)이므로 일반적인 선형회귀모형을 적용하는 것은 문제가 있다. 따라서 계수 데이터에 적합한 회귀모형으로 포아송 회귀모형, 영과잉 포아송 회귀모형, 음이항 회귀모형, 영과잉 음이항 회귀모형 등 4개의 회귀모형을 적용하였다. 분석결과 최적모형으로 영과잉 음이항 회귀모형이 선택되었다. 주요 분석결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 통제집단 (비인턴집단)에 비해서 처리집단 (인턴집단)이 통계적으로 유의하게 이직경험이 낮게 나타났다. 둘째, 연령이 작을수록 통계적으로 유의하게 이직경험이 낮게 나타났다. 셋째, 여자에 비해서 남자가 유의하게 이직횟수가 높게 나타났다. 마지막으로 기업규모가 클수록 이직횟수가 유의하게 감소하는 것으로 나타났다.