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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2014.12
- 수록면
- 1,263 - 1,272 (10page)
이용수
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경시적 범주형자료 (longitudinal categorical data)는 의학, 보건학, 그리고 사회과학에서 많이 발생하는 자료이다. 이러한 자료는 반복측정으로 인한 결과치들의 상관관계를 설명하면서 공변량의 효과를 설명해야 한다. 이 논문에서 모집단에 대한 공변량의 효과를 추정하면서 우도함수에 기초한 모형인 주변화 변량효과모형 (marginalized random effects model)을 소개하고, 그 모형의 어떻게 발전했는지를 고찰한다. 그리고 실제 자료를 이용하여 제시된 모형을 설명한다.
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1. [단행본] - Agresti, A. / 2002 / Categorical data analysis, 2nd edition / Wiley
2. [학술지(정기간행물)] - Breslow, N. E. / 1993 / Approximate Inference in generalized linear mixed models / Journal of the American Statistical Association 88 (421) : 9 ~ 25
3. [단행본] - Daniels, M. J. / 2008 / Missing data in longitudinal studies: Strategies for Bayesian modeling and sensitivity analysis / Chapman & Hall/CRC
4. [단행본] - Diggle, P. J. / 2002 / Analysis of longitudinal data, 2nd Ed / Oxford Press
5. [학술지(정기간행물)] - Heagerty, P. J. / 1999 / Marginally specified logistic-normal models for longitudinal binary data / Biometrics 55 : 688 ~ 698
2. [학술지(정기간행물)] - Breslow, N. E. / 1993 / Approximate Inference in generalized linear mixed models / Journal of the American Statistical Association 88 (421) : 9 ~ 25
3. [단행본] - Daniels, M. J. / 2008 / Missing data in longitudinal studies: Strategies for Bayesian modeling and sensitivity analysis / Chapman & Hall/CRC
4. [단행본] - Diggle, P. J. / 2002 / Analysis of longitudinal data, 2nd Ed / Oxford Press
5. [학술지(정기간행물)] - Heagerty, P. J. / 1999 / Marginally specified logistic-normal models for longitudinal binary data / Biometrics 55 : 688 ~ 698
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