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결측이 있는 영과잉 가산형 자료에 대한 포아송 모형의 모수 추정

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dc.contributor.author송주원-
dc.date.accessioned2021-09-05T13:47:38Z-
dc.date.available2021-09-05T13:47:38Z-
dc.date.created2021-06-17-
dc.date.issued2014-
dc.identifier.issn1229-2354-
dc.identifier.urihttps://scholar.korea.ac.kr/handle/2021.sw.korea/100054-
dc.description.abstract가산형(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.languageKorean-
dc.language.isoko-
dc.publisher한국자료분석학회-
dc.title결측이 있는 영과잉 가산형 자료에 대한 포아송 모형의 모수 추정-
dc.title.alternativeParameter Estimation of Zero-Inflated Poisson Model for Incomplete Count Data-
dc.typeArticle-
dc.contributor.affiliatedAuthor송주원-
dc.identifier.bibliographicCitationJournal of The Korean Data Analysis Society, v.16, no.4, pp.1849 - 1857-
dc.relation.isPartOfJournal of The Korean Data Analysis Society-
dc.citation.titleJournal of The Korean Data Analysis Society-
dc.citation.volume16-
dc.citation.number4-
dc.citation.startPage1849-
dc.citation.endPage1857-
dc.type.rimsART-
dc.identifier.kciidART001904334-
dc.description.journalClass2-
dc.description.journalRegisteredClasskci-
dc.subject.keywordAuthor가산형 자료-
dc.subject.keywordAuthor영과잉 포아송 모형-
dc.subject.keywordAuthor결측자료-
dc.subject.keywordAuthorMCEM 알고리즘-
dc.subject.keywordAuthorcount data-
dc.subject.keywordAuthorzero-inflated Poisson model-
dc.subject.keywordAuthormissing data-
dc.subject.keywordAuthorMCEM algorithm-
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College of Political Science & Economics > Department of Statistics > 1. Journal Articles

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