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논문 기본 정보

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저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제15권 제5호
발행연도
2013.1
수록면
2,473 - 2,487 (15page)

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2005년 한 해 동안 한국에서 발생한 범죄피해 조사 자료를 보면 92%의 응답자가 범죄피해가 없다고 답한 영과잉 자료의 특성을 보여주며, 또한 범죄피해가 발생한 경우 범죄의 심각성에 따라 순서적 의미를 지니는 순서적 다항 자료가 관측되고 있다. 본 논문에서는 이 자료에 영과잉 순서적 프로빗(ZIOP) 모형을 적용한 베이지안 추론을 수행한다. ZIOP모형은 범죄의 비대상자와 대상자를 나누는 1단계 프로빗 모형과 대상자에 대한 2단계 순서적 프로빗 모형으로 구성된다. 따라서 0 응답자를 하나의 그룹으로 보지 않고 비대상자(genuine non-victim)와 잠재적 대상자(potential victim)로 나눌 수 있는 장점이 있다. 분석결과 성별, 자신보호, 소득이 대상자와 비대상자 구분에 유의한 영향을 미치는 변수이고, 성별과 교통수단이 범죄의 심각성에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 0 응답자 중 약 85%가 비대상자이며 약 15%가 잠재적 대상자로 추정된다. 또한 동거자 유무는 0 응답자의 비대상자 확률과 잠재적 대상자 확률의 변화에 상반되는 효과를 보여주어 ZIOP 모형의 유용성을 보여주었다.
#마코브체인 몬테칼로 #순서적 범주형 자료 #프로빗 모형 #영과잉자료. #Markov chain Monte Carlo #Ordinal categorical data #Probit model #Zero-inflated data.

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참고문헌 (15)

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Albert, J. / 1993 / Bayesian analysis of binary and polychotomous response data / Journal of American Statistical Association 88 : 669 ~ 679 google schola An, H. K. / 2003 / Victimology google schola Choi, I. S. / 2006 / Survey on Crime Victims google schola Harnis, M. N. / 2007 / A zero-inflated ordered probit model, with an application to modelling tobacco consumption / Journal of Econometrics 141 : 1073 ~ 1099 google schola Institute of Justice, Korea / 2009 / White Book of Crime 2009 google schola

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