결측이 있는 영과잉 가산형 자료에 대한 포아송 모형의 모수 추정
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 송주원 | - |
dc.date.accessioned | 2021-09-05T13:47:38Z | - |
dc.date.available | 2021-09-05T13:47:38Z | - |
dc.date.created | 2021-06-17 | - |
dc.date.issued | 2014 | - |
dc.identifier.issn | 1229-2354 | - |
dc.identifier.uri | https://scholar.korea.ac.kr/handle/2021.sw.korea/100054 | - |
dc.description.abstract | 가산형(count) 자료에 대한 분석은 포아송 분포를 가정하여 실시하는데 이 때 포아송 분포에서 기대하는 것보다 0의 값을 가진 관찰치가 많은 경우 영과잉 포아송 분포(zero-inflated Poisson distribution)를 가정하여 분석을 실시할 수 있다. Lambert(1992)는 영과잉 포아송 모형에 대하여 EM 알고리즘을 통한 모수 추정 방법을 제안하였다. 가산형 반응 변수에 결측이 발생하는 경우 결측자료 메커니즘이 MCAR이 아니라면 결측이 발생한 자료를 제외한 채 완전한 자료 만에 근거한 분석을 실시하면 모수의 추정에 편향이 발생할 수 있다. 본 연구에서는 영과잉 가산형 자료에 결측이 발생하는 경우 적용할 수 있는 모수 추정 방법으로서 MCEM 알고리즘을 통한 모수 추정 방법을 제안한다. 모의실험을 통해 영과잉 포아송 모형에서 결측이 발생하는 경우 결측자료 메커니즘이 MAR이라면 결측된 자료를 제외한 채 완전하게 응답된 자료 만에 근거한 분석은 편향이 발생할 수 있음을 보이고 본 연구에서 제안한 MCEM 알고리즘을 통해 모수를 추정한다면 추정치에 편향이 덜 발생한다는 것을 보였다. 제안된 방법을 실제 자료에 적용하는 예제로서 낚은 물고기 숫자에 대한 영과잉 포아송 모형의 적합 결과를 설명하였다. | - |
dc.language | Korean | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국자료분석학회 | - |
dc.title | 결측이 있는 영과잉 가산형 자료에 대한 포아송 모형의 모수 추정 | - |
dc.title.alternative | Parameter Estimation of Zero-Inflated Poisson Model for Incomplete Count Data | - |
dc.type | Article | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 송주원 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | Journal of The Korean Data Analysis Society, v.16, no.4, pp.1849 - 1857 | - |
dc.relation.isPartOf | Journal of The Korean Data Analysis Society | - |
dc.citation.title | Journal of The Korean Data Analysis Society | - |
dc.citation.volume | 16 | - |
dc.citation.number | 4 | - |
dc.citation.startPage | 1849 | - |
dc.citation.endPage | 1857 | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.identifier.kciid | ART001904334 | - |
dc.description.journalClass | 2 | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
dc.subject.keywordAuthor | 가산형 자료 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 영과잉 포아송 모형 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 결측자료 | - |
dc.subject.keywordAuthor | MCEM 알고리즘 | - |
dc.subject.keywordAuthor | count data | - |
dc.subject.keywordAuthor | zero-inflated Poisson model | - |
dc.subject.keywordAuthor | missing data | - |
dc.subject.keywordAuthor | MCEM algorithm | - |
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