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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 제3호
발행연도
2013.1
수록면
1,347 - 1,360 (14page)

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변수들간의 인과관계와 관련된 특정 가설에 대한 정합성을 살펴보거나 자료에 대한 탐색과정에서 다양한 분야의 연구자에 의해 널리 사용하는 대표적인 분석방법인 회귀모형에서 종속변수가 개수자료라면 정규회귀모형으로서는 자료가 가지고 있는 정보의 의미를 제시하는데 한계를 갖는다. 이때 포아송회귀모형은 연속형 자료에 대한 모형화에서 정규회귀모형이 중요한 역할을 하는 것과 마찬가지로 개수자료에 대한 분석도구로써 일반적으로 사용되는 방법이다. 개수자료에 대한 표준적인 모형 수립을 위한 도구인 포아송회귀모형은 분포의 특성상 평균과 분산이 같아야 한다는 제약을 가지고 있는데, 실제 자료에서 평균과 분산이 같은 경우는 찾아보기 어렵다. 특히 평균에 비해 분산이 크게 나타나는 과대산포 현상이 발생하는 것이 일반적이다. 흔히 과대산포 문제를 보완하기 위해 포아송분포 대신 음이항분포나 포아송-로그정규분포들을 사용하는데, 포아송-감마 혼합분포의 결과로 만들어지는 음이항분포에 비해, 포아송-로그정규분포는 명확한 분포의 형태를 띠지 않기 때문에 추정 과정에 어려움이 발생한다. 그러나 포아송-로그정규분포는 정규분포의 특성상 이론적인 측면에서 다양한 상황에 대한 모형화가 가능하다는 점에서 매우 유용하다. 본 연구에서는 개수자료에서 흔히 나타나는 현상인 영과잉 형상에 적용하기 위한 영과잉 포아송-로그정규회귀모형과 최대우도추정량을 구하기 위해 시뮬레이션 최대우도에 근거한 추정방법을 함께 제시하였다. 영과잉된 실제 자료에 대한 추정결과를 비교한 결과 기존의 영과잉 포아송회귀모형이나 영과잉 음이항회귀모형에 비해 우수한 것으로 나타났다.
#개수자료 #영과잉 #포아송회귀모형 #음이항회귀모형. #count data #negative binomial model #Poisson model #zero-inflation.

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참고문헌 (18)

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