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반복이 있는 랜덤화 블록 계획법에서 정렬방법과 결합위치를 이용한 비모수 검정법
이은지,김동재,Lee, Eunjee,Kim, Dongjae 한국통계학회 2017 응용통계연구 Vol.30 No.2
반복이 있는 랜덤화 블록 계획법을 검정하는 비모수 검정방법에는 Mack과 Skillings (1980), Mack (1981)가 제안한 방법이 있다. 본 논문에서는 Hodges와 Lehmann (1962)의 정렬 방법과 Chung과 Kim (2007)이 제안한 결합위치 검정법을 확장하여 반복이 있는 랜덤화 블록 모형에서 새로운 비모수적 방법을 제시하였다. 또한 모의실험을 통해 모수적 방법과 기존의 비모수적 방법과의 검정력을 비교하였다. Mack and Skillings (1980) proposed nonparametric procedures in a randomized block design with replications as general alternatives. This method is used to find the difference in the treatment effect; however, it can cause a loss of inter block information using the ranking in each block. In this paper, we proposed new nonparametric procedures in a randomized block design with replications using an aligned method proposed by Hodges and Lehmann (1962) that used information of blocks and based on the joint placement suggest by Chung and Kim (2008). We also compared the power of the test of the proposed procedures and established a method through Monte Carlo simulation.
혼합효과 영과잉 포아송 회귀모형을 이용한 대전광역시 코로나 발생 동향 분석
김광희,이은지,Kim, Gwanghee,Lee, Eunjee 한국통계학회 2021 응용통계연구 Vol.34 No.3
본 연구는 대전광역시에서 나타난 확진자 증가 현상을 분석하여 COVID-19의 확산을 방지할 대책 마련에 도움이 되고자 계획되었다. 확진자 증가의 원인이 시민들의 잦은 이동과 장기간 지속한 사회적 거리두기로 인한 피로와 방심에 있다고 보고, 각 행정동의 주별 확진자 수를 반응변수로, 생활 속 거리두기로 전환된 시점으로부터 흐른 시간, 행정동의 버스 하차 인원을 설명변수로 하여 이들의 관계를 모형화하였다. 행정동별 확진자 수가 주 단위로 반복측정 되었고, 포아송분포로 기대되는 0보다 더 많은 0이 관측될 수 있기 때문에 혼합효과 영과잉 포아송 회귀모형을 적용하였다. 행정동의 성격에 따라 확진자 발생 동향이 다를 수 있어서서 서로 유사한 성격을 갖는 행정동을 군집화하여 이를 범주형 설명변수로 사용하였다. 또한 버스 하차 인원의 효과가 행정동의 성격에 따라 달라질 수 있다는 점을 고려하여 두 변수 간의 교호작용항을 포함하였고 상대적으로 번화한 행정동에서 그 효과가 유의한 것으로 나타났다 (유의수준=0.1). 모형 적합 결과 인구수의 증가와 번화한 행정동이라는 요인, 그리고 버스 하차 인원의 증가가 확진자 수의 증가와 중요한 연관 관계를 가진다는 것을 보였다. 한편, 추정된 모형에 따르면 인구수와 버스 하차량이 고정되었을 때 번화한 집단의 확진자 수가 그렇지 않은 집단에 비해 훨씬 적을 것으로 기대되었는데, 이는 코로나 고위험 지역에 대한 시 차원의 강력한 대응이 효과를 발휘한 것으로 해석할 수 있다. This paper aims to help prevent the spread of COVID-19 by analyzing confirmed cases of COVID-19 in Daejeon. A high volume of visitors, downtown areas, and psychological fatigue with prolonged social distancing were considered as risk factors associated with the spread of COVID-19. We considered the weekly confirmed cases in each administrative district as a response variable. Explanatory variables were the number of passengers getting off at a bus station in each administrative district and the elapsed time since the Korean government had imposed distancing in daily life. We employed a mixed-effects zero-inflated Poisson regression model because the number of cases was repeatedly measured with excess zero-count data. We conducted k-means clustering to identify three groups of administrative districts having different characteristics in terms of the number of bars, the population size, and the distance to the closest college. Considering that the number of confirmed cases might vary depending on districts' characteristics, the clustering information was incorporated as a categorical explanatory variable. We found that Covid-19 was more prevalent as population size increased and a district is downtown. As the number of passengers getting off at a downtown district increased, the confirmed cases significantly increased.