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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 경민정
- 발행연도
- 2018
- 저작권
- 덕성여자대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수12
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관측되지 않는 효과 또는 고정효과로 설명할 수 없는 분산 구조가 포함되어 정확한 모수 추정이 어려운 경우 체계적인 분석을 위해 일반화 선형 모형은 임의효과가 포함된 일반화 선형 혼합 모형으로 확장되었다. 본 연구에서는 일반화 선형 모형 중에서도 이분적인 반응변수를 다루는 로지스틱 회귀모형에 임의효과를 포함한 최대 우도 추정 방법을 설명한다. 그중에서도 라플라스 근사법, 가우스-에르미트 구적법, 적응 가우스-에르미트 구적법 그리고 유사가능도 우도에 대한 최대우도 추정법을 자세히 알아본다. 또한 제안한 방법을 사용하여 한국 복지 패널 데이터에서 정신건강과 생활만족도가 자원봉사활동에 미치는 영향에 대해 분석한다.
목차
국문초록 11. 서론 21.1. 일반화 선형 혼합 모형 21.2. 로지스틱 회귀모형 31.3. 로지스틱 선형 혼합 모형의 최대우도 추정법 41.4. 논문구성 72. 로지스틱 임의효과 모형 82.1. 로지스틱 회귀모형 82.2. 로지스틱 임의효과 모형 103. 로지스틱 임의효과 모형의 최대우도 추정법 143.1. 뉴튼-라프슨 방법 153.2. 라플라스 근사법 173.3. 가우스-에르미트 구적법 193.4. 적응 가우스-에르미트 구적법 203.5. 유사 가능도 우도 214. 로지스틱 임의효과 모형의 활용 244.1. 데이터 설명 및 기초분석 244.2. 로지스틱 회귀모형 분석 304.3. 개체별 임의효과가 포함된 로지스틱 회귀모형 분석 324.4. 지역별 임의효과가 포함된 로지스틱 회귀모형 분석 365. 결론 40참고문헌 42ABSTRACT 45
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