메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제18권 제2호
발행연도
2016.1
수록면
707 - 718 (12page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
본 연구에서는 영-과잉과 과대산포가 존재하는 개수자료에 대하여 영-과잉 포아송 로그정규(zero-inflated Poisson lognormal; ZIPLN) 회귀모형을 고려하였다. ZIPLN 회귀모형의 경우 기존의 영-과잉 음이항(zero-inflated negative binomial; ZINB) 회귀모형과 달리 우도함수가 폐쇄형으로 나타나지 않기 때문에 빈도주의적 관점에서는 추정과정이 매우 복잡하다는 문제가 있다(Lee, 2013). 하지만 이러한 전통적인 추론의 어려움은 위계적 모형의 성질을 이용하는 베이지안 접근방법을 사용하면 쉽게 해결할 수 있다. 본 연구에서는 ZIPLN 회귀모형에서 MCMC 기법을 이용한 베이지안 추론방법을 제안하였다. 특히 본 연구에서 고려하는 모수가 고차원의 벡터이므로 추론의 효율성을 높이고자 메트로폴리스-헤스팅스(metropolis-hastings) 알고리즘과 깁스표본(Gibbs sampling)을 결합한 표집방법을 제안하였다. 아울러 영-과잉과 과대산포가 존재하는 사과나무 품종의 뿌리갯수 자료에 대한 사례분석을 통하여 ZIPLN 회귀모형의 효율성을 기존의 ZIP 및 ZINB 회귀모형과 비교하였다. 분석 결과 ZIPLN 회귀모형의 DIC가 ZIP 및 ZINB 회귀모형의 DIC 비해 더 작은 값을 보여 가장 좋은 모형으로 나타났다.
#영-과잉 개수자료 #영-과잉 포아송 로그정규 #과대산포 #마코프체인 몬테카를로 #MCMC) #베이지안 추론. #zero-inflated count data #zero-inflated Poisson lognormal #overdispersion #Markov Chain Monte Carlo #MCMC) #bayesian inference.

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0