지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 황범석
- 발행연도
- 2022
- 저작권
- 중앙대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수7
이 논문의 연구 히스토리 (2)
- 이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
- 연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
- 이 논문의 연구 히스토리 확인하기
초록· 키워드
오류제보하기
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 Fruhwirth-Schnatter와 Fruhwirth (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 지역사회 건강조사 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 확인 할 수 있었다.
목차
제 1 장. 서론 1제 2 장. Auxiliary Mixture Sampling for Logit Model 32.1. 범주형 자료에 대한 로짓 모형 32.2. 로짓 모형에 대한 데이터 확대 방법 32.3. Auxiliary Mixture Sampling 7제 3 장. 혼합정규분포 근사 11제 4 장. 실제 데이터 분석 144.1. 당뇨병 자료의 분석 144.1.1. 자료의 탐색 144.1.2. 베이지안 모형 164.1.3. 분석 결과 184.2. IRIS 데이터를 사용한 분류 분석 20제 5 장. 결론 및 논의 23참고문헌 25국문초록 29Abstract 30
최근 본 자료
댓글(0)
0