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자료유형
학술저널
저자정보
서기태 (중앙대학교) 황범석 (중앙대학교)
저널정보
한국통계학회 응용통계연구 응용통계연구 제35권 제2호
발행연도
2022.4
수록면
311 - 325 (15page)

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0의 값을 과도하게 포함하는 가산자료는 다양한 연구 분야에서 흔히 나타난다. 영과잉 모형은 영과잉 가산자료를 분석하기 위해 가장 일반적으로 사용되는 모형이다. 영과잉 모형에 대한 전통적인 베이지안 추론은 조건부 사후분포의 형태가 폐쇄형 분포로 나타나지 않아 모형 적합 과정이 용이하지 않다는 한계점이 존재했다. 그러나 최근 Pillow Scott (2012)과 Polson 등 (2013)이 제안한 폴랴 감마 자료확대전략으로 인해, 로지스틱 회귀모형과 음이항 회귀모형에서 깁스 샘플링을 통한 추론이 가능해지면서, 영과잉 모형에 대한 베이지안 추론이 용이해졌다. 본 논문에서는 베이지안 추론에 기반한 영과잉 음이항 회귀모형을 Min Agresti (2005)에서 분석된 약학 연구 자료에 적용해본다. 분석에 사용된 자료는 경시적 영과잉 가산자료로 복잡한 자료 구조를 가지고 있다. 모형 적합 과정에서는 깁스 샘플링을 통한 추론을 수행하기 위해 폴랴-감마 자료확대전략을 사용한다.
#Bayesian inference #longitudinal zero-inflated count data #pharmaceutical data #Pólya-Gamma distribution #zero-inflated negative binomial regression model #경시적 영과잉 가산자료 #베이지안 추론 #약학 자료 #영과잉 음이항 회귀모형 #폴라-감마 분포

목차

Abstract
1. 서론
2. 경시적 영과잉 가산자료에 대한 ZINB 회귀모형
3. 랜덤효과를 포함한 ZINB 회귀모형에 대한 베이지안 추론
4. 자료의 분석
5. 결론 및 논의
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요약

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