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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이다솜 (North Carolina State University) 이은지 (고려대학교) 조성일 (전북대학교) 최태련 (고려대학교)
저널정보
한국통계학회 응용통계연구 응용통계연구 제33권 제1호
발행연도
2020.2
수록면
25 - 46 (22page)

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본 논문에서는 Bayesian spectral analysis regression (BSAR) 방법론을 이용한 베이지안 순서형 프로빗 준모수 회귀모형에 대해서 고찰한다. 순서형 프로빗 회귀모형은 순서가 있는 범주형 자료를 모형화하는 방법으로, 정규 분포의 분포함수의 역함수인 프로빗 연결함수를 이용해 각 범주의 확률과 설명변수을 연결함으로써 반응변수의 확률을 모형화한다. 베이지안 프로빗 회귀 모형은 정규 분포를 따르는 잠재변수를 도입함으로써 사후 분포 도출을 용이하게 하고, 절단점에 따라 나뉘어지는 잠재변수들의 값에 따라서 반응 변수들이 범주화된다. 본 논문에서는 이러한 잠재 변수 방법을 확장해 BSAR 방법론에 기반하여 단조증가/감소와 같은 형태제약을 반영할 수 있는 베이지안 이항형 및 순서형 프로빗 준모수 회귀모형에 대해 연구한다. 모의실험을 통하여 이항형 프로빗 준모수 회귀모형과 기존의 다른 모형들 간의 적합결과를 비교하고, 형태 제약에 따른 순서형 프로빗 준모수 회귀모형의 적합결과를 비교 분석하도록 한다. 아울러, 국민건강영양조사 제 7기 1차년도 (2016) 자료(Korean National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES), 2016)를 바탕으로, 본 논문에서 고찰한 이항형 및 순서형 프로빗 준모수 회귀모형을 적용하여, 흡연양태와 커피섭취 간의 관계에 대한 실증적 분석을 수행한다.
#BSAR #Gaussian process #KNHANES data #Markov chain Monte Carlo #Ordinal probit #Semiparametric regression #가우지안 과정 #국민건강영양조사 자료 #마르코프 연쇄 몬테칼로 #순서형 프로빗 #준모수 회귀

목차

Abstract
1. 서론
2. 베이지안 순서형 프로빗 준모수 회귀모형
3. 실증분석 I : 모의 실험
4. 실증분석 II : 국민건강영양조사자료분석
5. 결론
References
요약

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