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이중 다단계 일반화 선형모형 적합을 위한 SRC-stat의 사용
노맹석,하일도,이영조,임요한,이재용,오희석,신동완,이상구,서진욱,박용태,조성준,박종헌,김유경,유경상,Noh, Maengseok,Ha, Il Do,Lee, Youngjo,Lim, Johan,Lee, Jaeyong,Oh, Heeseok,Shin, Dongwan,Lee, Sanggoo,Seo, Jinuk,Park, Yonhtae,Cho, Sungzoon,Park 한국통계학회 2015 응용통계연구 Vol.28 No.2
We introduce how to fit random effects models via a SRC-Stat statistical package. This package has been developed to fit double hierarchical generalized linear models where mean and dispersion parameters for the variance of random effects and residual variance (overdispersion) can be modeled as random-effect models. The estimates of fixed effects, random effects and variances are calculated by a hierarchical likelihood method. We illustrate the use of our package with practical data-sets. 본 논문에서는 SRC-Stat 통계패키지를 이용하여 변량효과를 적합하는 방법에 대해서 소개하고자 한다. 본 패키지를 통하여 단변량 평균 뿐만 아나리 산포 및 분산에도 변량효과를 고려하는 이중 다단계 일반화 선형모형을 적합할 수 있다. 고정효과 및 변량효과의 추정치는 다단계 우도 방법을 이용하고 있으며, 실제 자료 적합을 통해 패키지의 사용법에 대해서 설명하고자 한다.
용량-반응 곡선 분석을 위한 다단계 일반화 선형모형의 적용
노맹석 한국자료분석학회 2005 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.7 No.5
Clinical data, which is derived from clinical trial for verification of the effects of new remedy or new medicine in the field of medical science, pharmacy, anesthesiology, reflects heterogeneous characteristics between subjects observing repeated measurement data. In this paper, we suggest the hierarchical generalized linear models for the analysis of dose-response model which reflects heterogeneity between subjects. So we find the use of hierarchical generalized linear models improve the efficiency of effective dose estimations comparing summary statistic approach. 의학, 약학, 마취학 분야에서 새로운 치료법이나 치료약의 효과를 검증하기 위해 임상시험을 통해 얻은 자료는 각 실험개체에 대해서 시간에 따른 반복측정된 자료의 형태가 많다. 이러한 자료는 각 실험개체간의 차이가 반영되어 있어, 적절한 모형으로 본 논문에서는 용량-반응 곡선 추정 문제에서 평균에 대한 각 개체간의 차이를 반영하는 다단계 일반화 선형 모형을 제안한다. 용량-반응 곡선을 추정하기 위하여, 실험용 흰쥐 40마리를 대상으로 rocuronium 비투여집단과 투여집단의 비교 실험을 통해 얻은 자료를 활용하였다. 기존의 연구들에서는 각 개체간의 차이를 반영하기 위하여 요약통계 접근법을 고려하여 용량-반응 곡선을 추정하였다. 이러한 방법은 이용하기 편하고 간단하나 자료에 대한 충분한 정보를 반영하지 못하여 효율적이지 못하지만, 다단계 일반화 선형모형 접근법은 요약통계 접근법에 비하여 더 효율적인 방법임을 실제 자료분석을 통해서 밝혔다.
The Extension of REML Algorithm for Hierarchical Generalized Linear Models
노맹석 한국자료분석학회 2014 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.16 No.3
The restricted maximum likelihood procedure is useful for inferences about variance components in mixed linear models. However, its extension to hierarchical generalized linear models has encountered some difficulties. Numerical integration such as Gauss-Hermite quadrature is generally not recommended when the dimensionality of the integral is high. Approximate methods such as penalized quasi-likelihood estimators may have severe biases when analysing binary data. In this paper we introduce the hierarchical likelihood (or h-likelihood) algorithm which resolves these difficulties. Numerical studies show how the proposed method overcomes them. We also discuss how the restricted maximum likelihood estimating equations for mixed linear models can be modified in more general models.
이중 다단계 일반화 선형 모형의 변량효과를 이용한 열화자료의 분석
노맹석(Maengseok Noh),옥유진(You-Jin Ok),나명환(Myung Hwan Na),Chi Tim Ng 한국데이터정보과학회 2018 한국데이터정보과학회지 Vol.29 No.1
여러 대의 차량의 주행거리에 따른 타이어의 마모도를 반복 측정한 필드 열화시험 자료를 이용하여 자동차 타이어의 기대수명을 예측하였다. 기존에 사용되는 선형 모형은 각 차량별로 반복측정된 관측값의 상관성을 고려하지 못하며, 특히 이상값에 민감한 추정치를 제공한다. 본 연구에서는 관측값의 상관성 뿐만 아니라 이상값에 민감하지 않는 평균모수과 분산모수에 각각 변량효과을 모형화하는 이중 다단계 일반화 선형 모형 (DHGLM)을 고려하였다. 모형적합을 위해 모수 및 변량효과에 대한 정확한 추론 결과을 제공하는 다단계 우도를 사용하였다. 또한, 다양한 모형 선택 및 실 데이터 분석시 잔차 도표를 추론 결과와 함께 제시하였다. 본 연구에서 제안한 방법을 실제 열화실험 자료에 적용한 결과 반복측정되고 이상값이 있는 자료에 매우 유용한 분석 도구임을 밝힐 수 있었다. To estimate the expected lifetime of tires on a car, we use the field experiment data which report the degradation depths according to driving distance for each of four experiment cars. Ordinary linear model does not allow correlation within repeated experiment data and gives parameter estimates sensitive to outliers. For analysis of data, in this paper we consider a double hierarchical generalized linear model (DHGLM) in which the mean and dispersion parameters can be modeled as random-effects models. In DHGLMs, we can allow the heterogeneity between different cars in the mean as well as the dispersion parameters. The introduction of random effects to dispersion parameters provides estimates that are less sensitive to the presence of outliers. For statistical inferences, we use the hierarchical likelihood approach. In this paper, by showing various statistical tools such as model selection criteria and residual plots with real data analysis, DHGLM is very useful model for degradation data with correlation and outliers.
노맹석(Maeng Seok Noh),장혜정(Hye Jung Chang),이영조(Young Jo Lee) 한국병원경영학회 2001 병원경영학회지 Vol.6 No.2
The hospital bankruptcy rate is increasing, therefore it is very important to predict the bankruptcy using the existing hospital management information. The hospital bankruptcy is often measured in year intervals, called grouped duration data, not by the continuous time elapsed to the bankruptcy. This study introduces a hierarchical generalized linear model(HGLM) for analysis of hospital bankruptcy data. The hazard function for each hospital may be influenced by unobservable latent variables, and these unknown variables are usually termed as random effects or frailties which explain correlations among repeated measures of the same hospital and describe individual heterogeneities of hospitals. Practically, the data of twenty bankrupt and sixty profitable hospitals were collected for five years, and were fitted to HGLM. The results were compared with those of the logit model. While the logit model resulted only in the effects of explanatory variables on the bankruptcy status at specific period, the HGLM showed variables with significant effects over all observed years. It is concluded that the HGLM with a fixed ratio and a period of total asset turnrounds was justified, and could find significant within and between hospital variations.