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Fay-Herriot 모형 하에서의 베이지안 모형 선택기준 비교
피선미,황진섭 한국자료분석학회 2018 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.20 No.5
There are various model selection criteria for Bayesian model. Sometimes model selection criteria may determine the different models as the best model. In this study we confirm the best Bayesian model selection criteria in semi-parametric Fay-Herriot model under measurement error covariate based on the simulation studies. We consider the best true model based on the root mean square errors and compare the correct proportions among the mean logarithmic conditional predictive ordinate (LCPO), the deviance information criterion (DIC) and the posterior expected predictive deviance (PEPD) for simulation data. For fitting the model and estimating parameters, we consider hierarchical Bayesian approach based on the Markov chain Monte Carlo (MCMC) method. As a result PEPD has the highest correct proportion of selecting the best true model. But the correct proportion tends to decrease when the variance increases, whereas the DIC and LCPO were not significantly affected by variance. 베이지안 모형의 적합도를 비교하기 위한 여러 가지 베이지안 모형 선택기준이 제시되고 있다. 이러한 모형 선택기준들이 동일한 모형을 최적의 모형으로 선택하기도 하지만 때로는 서로 다른 모형을 최적 모형으로 선택하기도 한다. 이에 본 연구에서는 모의실험을 통해 기능적 및 구조적 측정오차 하에서 준모수적 Fay-Herriot 모형의 가장 적절한 베이지안 모형 선택기준을 확인하고자 한다. 본 연구에서 고려하고자 하는 베이지안 모형 선택기준에는 LCPO(logarithmic conditional predictive ordinate), DIC(deviance information criterion), PEPD(posterior expected predictive deviance)이며, 모의실험에서 모수 추정 및 모형 적합을 위해서 계층적 구조를 기반으로 하는 MCMC(Markov chain Monte Carlo) 방법을 사용하고자 한다. 모의실험 연구에서 최적의 모형 선정은 RMSE(root mean square error)를 이용하였으며 모의실험 결과 PEPD가 최적의 모형을 선택하는 비율이 가장 높게 나타나지만 직접추정치의 분산이 커질수록 최적의 모형을 선택하는 비율이 낮아지는 경향을 보였으며, LCPO와 DIC는 직접추정치의 분산에 영향을 크게 받지 않는 것으로 나타났다.
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황진섭,피선미,최우철,김종태,Hwang, Jinseub,Pi, Seonmi,Choi, Woochul,Kim, Jongtae 한국데이터정보과학회 2017 한국데이터정보과학회지 Vol.28 No.1
본 연구의 목적은 국가표본조사자료인 제6기 국민건강영양조사자료를 활용하여 성향점수를 기반으로 운동강도가 고혈압에 미치는 영향을 알아보고, 고혈압을 예방 또는 치료하기 위한 가장 효율적인 운동강도의 근거를 마련하고자 하는 것이다. 연구대상자는 만 18세 이상 65세인 미만의 대한민국 성인 중에서 운동능력에 제한이 있을 것으로 예상되는 장애인과 활동제한이 있는 사람을 제외하고 나트륨 섭취량을 비롯한 고혈압에 영향을 줄 수 있는 교란요인들이 결측인 대상자를 제외한 3,486명을 선정하였다. 성별, 나이, 흡연, 음주 등과 같은 교란요인을 기반으로 운동강도에 대한 성향점수를 추정하고, 복합표본설계를 고려한 로지스틱회귀모형에 추정된 성향점수를 보정변수로 활용하여 운동강도에 따른 고혈압 유병여부의 관련성을 파악하였다. 본 연구결과는 운동강도와 고혈압 유병의 관련성이 통계적으로 유의한 것으로 나타나지는 않았지만, 운동을 하지 않거나 무리한 운동을 하기 보다는 중강도의 적절한 운동을 하는 것이 고혈압 예방 및 치료에 더욱 효과적일 수 있다는 향후 연구들의 기초자료로 활용 될 수 있으리라 기대한다. This study aims to identify the effect for exercise intensity on hypertension using propensity score based on the sixth Korea National Health and Nutrition Examination Survey data and to provide an evidence for the most effective exercise intensity for prevention or treatment of hypertension. Specifically, we select 3,486 subjects who aged between 18 and 65 years after excluding some subjects who are expected to have limited athletic ability. We estimate propensity scores for exercise intensity based on the confounders such as sex, age, smoking, drinking, and natrium intake. Considering the complex survey design, we conduct a descriptive analysis and multiple logistic regression for hypertension with propensity score as a covariate. Although the results of the study did not show statistically significant relationship between exercise intensity and hypertension, we expect that it can be used as a basis evidence that the appropriate exercise of moderate intensity may be more effective for the prevention and treatment of hypertension rather than strong intensity exercise and non-exercise.
KCI
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