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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김지은 나종화 (충북대학교)
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제31권 제5호
발행연도
2020.9
수록면
783 - 793 (11page)
DOI
10.7465/jkdi.2020.31.5.783

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2020

일반화 선형혼합모형을 이용한 뇌혈관 질환 예측 모형
김지은 ,  나종화 한국데이터정보과학회지 2020.09 학술저널
기상·환경·소셜 정보를 이용한 뇌혈관 질환 예측 모형
김지은 ; Kim ,  Ji Eun 통계학과 2020.01 학위논문

초록· 키워드

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뇌혈관 질환은 우리나라에서 암 다음으로 흔한 사망원인이며, 단일 장기질환으로는 가장 높은 사망률을 보이는 질환이다. 뇌혈관 질환은 한번 발생하면 후유증을 남기는 경우가 많아 치료만큼 예방이 중요하다. 뇌혈관 질환의 예방을 위한 기초 분석으로, 본 논문에서는 국내의 상황에 맞는 뇌혈관 질환에 대한 통계적 예측모형을 제시하였다. 건강보험공단으로부터 제공된 전국 16개 시도별 뇌혈관 질환의 진료건수를 반응변수로 하고, 이를 예측하기 위해 기상, 환경 및 소셜미디어 정보를 예측변수로 사용하였다. 특히 뉴스, 블로그, 트윗 등의 소셜미디어 정보는 국민들의 신속한 반응을 살펴볼 수 있는 정보로 관련된 연관 키워드들의 버즈량을 수집하여, 이를 예측변수로 사용하였다. 통계적 예측 모형으로는 일반화 선형모형과 일반화 선형혼합모형이 사용되었으며, 여러 가지 평가 척도를 사용하여 이들 모형의 성능을 비교하였다. 그 결과 고려된 모든 범주형 변수들에 대해 임의 기울기를 적용한 일반화 선형혼합모형이 가장 적합한 모형으로 나타났다.
#뇌혈관 질환 #일반화 선형모형 #일반화 선형혼합모형 #Cerebrovascular disease #generalized linear model #generalized linear mixed model

목차

요약
1. 머리말
2. 자료소개와 기초분석
3. 모형적합 및 모형비교
4. 결론
References
Abstract

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
Agresti, A. / 2003 / An introduction to categorical data analysis / John Wiley & Sons google schola Bolker, B. M. / 2009 / Generalized linear mixed models: a practical guide for ecology and evolution / Trends in Ecology & Evolution 24:127~135 google schola Breslow, N. E. / 1993 / Approximate inference in generalized linear mixed models / Journal of the American Statistical Association 88:9~25 google schola Chan, C. C. / 2006 / Urban air pollution and emergency admissions for cerebrovascular diseases in Taipei, Taiwan / European Heart Journal 27:1238~1244 google schola Faraway, J. J. / 2006 / Extending the linear model with R: Generalized linear, mixed effects and nonparametric regression models / Chapman and Hall/CRC google schola

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