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

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국통계학회 CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) 제24권 제2호
발행연도
2017.3
수록면
173 - 191 (19page)

이용수

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

초록· 키워드

오류제보하기
This study develops a new type of latent class analysis (LCA) in order to explain the associations between one latent variable and several other categorical latent variables. Our model postulates that the prevalence of the latent variable of interest is affected by another latent variable composed of other several latent variables. For the parameter estimation, we propose deterministic annealing EM (DAEM) to deal with local maxima problem in the proposed model. We perform simulation study to demonstrate how DAEM can find the set of parameter estimates at the global maximum of the likelihood over the repeated samples. We apply the proposed LCA model in an investigation of the effect of and joint patterns for drug-using behavior to violent behavior among US high school male students using data from the Youth Risk Behavior Surveillance System 2015. Considering the age of male adolescents as a covariate influencing violent behavior, we identified three classes of violent behavior and three classes of drug-using behavior. We also discovered that the prevalence of violent behavior is affected by the type of drug used for drug-using behavior.

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

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

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2023-310-001573281