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자료유형
학술저널
저자정보
양호진 (부산대학교) 이동혁 (부산대학교 통계학과)
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제24권 제5호
발행연도
2022.10
수록면
1,693 - 1,704 (12page)
DOI
10.37727/jkdas.2022.24.5.1693

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반응변수가 베르누이 혹은 이항분포를 따를 때 공변량들로 관심사건이 발생할 확률을 예측하는 모형에 흔히 로지스틱 회귀모형이 사용된다. 이는 로지스틱 연결함수를 사용한 일반화 선형모형의 일종으로 실제 자료를 생성시키는 연결함수가 로지스틱 연결함수가 아닐 때 연결함수 오지정(link misspecification) 문제가 발생한다. 회귀모형을 진단하는 방법으로 잔차를 활용할 수 있지만, 반응변수가 범주형이면 잔차들의 활용도가 일반적인 선형회귀분석에 비하여 떨어지게 된다. 이를 보완하기 위하여 확률화된 분위수 잔차(randomized quantile residual)를 사용할 수 있는데 이들은 모형이 정확할 때 정규분포를 따르도록 정의되었다. 본 연구에서는 연결함수 오지정 문제를 진단하기 위한 확률화된 분위수 잔차의 활용도를 살펴보았다. 실제 자료를 생성시키는 연결함수가 로지스틱 연결함수가 아닐 때 로지스틱 회귀모형을 사용한 경우, 확률화된 분위수 잔차들의 정규성 검정을 통하여 연결함수의 오지정 유무를 진단할 수 있는지 다양한 모의실험을 통하여 검증하였다. 이를 통하여 로지스틱 연결함수가 실제 연결함수를 잘 근사하지 못하여 실제 연결함수가 적합된 로지스틱 연결함수와 차이가 클 때 확률화된 분위수 잔차들은 정규분포를 따르지 않게 됨을 확인하였다.
#로지스틱 회귀모형 #연결함수 #오지정 #확률화된 분위수 잔차. #link function #link misspecification #logistic regression model #randomized quantile residuals.

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