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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제14권 제2호
발행연도
2012.1
수록면
757 - 766 (10page)

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경시적 자료(longitudinal data)는 한 개체를 반복적으로 관찰하거나 시간의 추이에 따라 표집된 자료를 일컫는다. 이러한 자료는 여러 관측치들이 한 개체 내에서 표집되기 때문에 구조적인 상관성을 내포한다. 널리 사용되고 있는 혼합모형(mixed model)은 임의효과(random effect)를 통해 구조적인 상관성을 반영할 수 있는 장점을 가지고 있다. 그러나 동일 개체내의 자료들이라도 이질성 경향이 짙은 자료에서는 혼합모형을 통한 추정은 참효과를 과대추정하는 경향이 있는 것으로 알려져 있다. 이러한 점을 개선하고자 Koenker(2004)는 분포가정에 덜 의존하는 벌점화된 분위수 회귀분석을 경시적 자료에 적용하여 이질적인 특성을 가진 개체내 효과를 축소추정하는 방법을 제안하였다. 그러나 Koenker의 방법은 편의추정을 하는 단점을 가지고 있는데, 본 연구에서는 이를 개선한 축소추정 방법을 제안하고자 한다. 모의 실험자료 및 실제 자료분석을 통하여 제안하는 모형이 기존의 모형들보다 우수함을 보였다.

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