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자료유형
학술저널
저자정보
박정주 (성균관대학교) 이근백 (성균관대학교)
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제33권 제4호
발행연도
2022.7
수록면
657 - 676 (20page)
DOI
10.7465/jkdi.2022.33.4.657

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경시적 자료 (longitudinal data)는 같은 개체 (subject)에서 일정 기간동안 시간에 따라 반복 측정되는 자료이다. 이러한 자료는 같은 개체로부터 관찰값이 반복 측정되기 때문에 이들간에 복잡한 상관관계가 존재한다. 따라서 이 상관관계를 고려하여 공분산행렬을 모형화하는 것이 매우 중요하다. 하지만 반복 수가 증가함에 따라 공분산행렬의 차원이 커저서 추정해야 할 모수가 많아지며, 공분산행렬의 양정치성 (positive definiteness) 또한 만족하기가 쉽지 않다. 특히 경시적 이진 자료 분석에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 일반화선형혼합모형 (generalized linear mixed models; GLMMs)을 사용하여 왔다. 본 논문에서는 우선 경시적 이진 자료분석을 위한 GLMMs을 고찰한다. 그리고 그 모형 중에 최근에 제안된 Lee 등 (2022)의 베이지안 강건한 프로빗 선형 혼합모형 (Bayesian robust probit linear mixed model; PLMM)을 또한 고찰하고, 경시적 이진 자료인 고령화연구패널조사 자료를 이 모형을 이용하여 분석함으로써 반응변수인 우울 증상 여부에 미치는 요인을 파악하고자 했다.
#경시적 이진 자료 #선형 혼합모형 #우울 #초구분해 #Depression #hypersphere decomposition #linear mixed models #longitudinal binary data

목차

요약
1. 서론
2. 경시적 이진 자료 모형의 조사
3. 고령화연구패널조사 자료 분석
4. 결론
References
Abstract

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