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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제27권 제6호
발행연도
2016.12
수록면
1,645 - 1,651 (7page)

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A lot of data, particularly in the medical field, contain variables that have a mea-surement error such as blood pressure and body mass index. On the other hand, recently smoothing methods are often used to solve a complex scientific problem. In this paper, we study a Bayesian curve-fitting under functional measurement error model. Espe-cially, we extend our previous model by incorporating covariates free of measurement error. In this paper, we consider penalized splines for non-linear pattern. We employ a hierarchical Bayesian framework based on Markov Chain Monte Carlo methodology for fitting the model and estimating parameters. For application we use the data from the fifth wave (2012) of the Korea National Health and Nutrition Examination Survey data, a national population-based data. To examine the convergence of MCMC sam-pling, potential scale reduction factors are used and we also confirm a model selection criteria to check the performance.

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2018-041-001378869