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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이은희 (중앙대학교) 황범석 (중앙대학교)
저널정보
한국통계학회 응용통계연구 응용통계연구 제35권 제1호
발행연도
2022.2
수록면
131 - 146 (16page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

보조 혼합 샘플링을 이용한 베이지안 로지스틱 회귀모형 : 당뇨병 자료에 적용 및 분류에서의 성능 비교
이은희 ,  황범석 응용통계연구 2022.02 학술저널
보조 혼합 샘플링을 이용한 베이지안 로짓 모형 : 당뇨병 자료에 적용 및 분류에서의 성능 비교
이은희 통계학과 2022.01 학위논문

초록· 키워드

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로지스틱 회귀 모형은 다양한 분야에서 범주형 종속 변수를 예측하거나 분류하기 위한 모형으로 많이 사용되고 있다. 로지스틱 회귀 모형에 대한 전통적인 베이지안 추론 기법으로 메트로폴리스-헤이스팅스 알고리즘이 많이 사용되었지만, 수렴의 속도가 느리고 제안 분포에 대한 적절성을 보장하기 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 모형에 대한 베이지안 추론 방법으로 Frühwirth-Schnatter와 Frühwirth (2007)에서 제안된 보조 혼합 샘플링(auxiliary mixture sampling) 기법을 사용하였다. 이 방법은 모형의 선형성과 정규성을 만족시키기 위해 두 단계에 거쳐 잠재변수를 도입하며, 결과적으로 깁스 샘플링을 통한 추론을 가능하게 한다. 제안한 모형의 효과를 검증하기 위해 2020년 지역사회건강조사 당뇨병 자료에 적용하여 메트로폴리스-헤이스팅스를 사용한 모형과 추론 결과를 비교 분석하였다. 또한, 다양한 분류 모형들과 본 논문에서 제안한 모형의 분류 성능을 비교한 결과 제안된 모형이 분류 분석에서도 좋은 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
#Bayesian inference #Community Health Survey #classification #logistic regression model #Markov chain Monte Carlo #로지스틱 회귀모형 #마코프체인 몬테카를로 #베이지안 추론 #분류 분석 #지역사회건강조사

목차

Abstract
1. 서론
2. Auxiliary mixture sampling for logit model
3. 혼합정규분포 근사
4. 모의 실험
5. 실제 데이터 분석
6. 결론 및 논의
References
요약

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