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군집 특정 변량효과를 포함한 유한 혼합 모형의 베이지안 분석
이혜진,경민정,Lee, Hyejin,Kyung, Minjung 한국통계학회 2017 응용통계연구 Vol.30 No.1
대량의 데이터에 있어 전반적인 특성 및 구조를 파악하는데 유용하기 때문에 다양한 분야에서 군집분석을 사용하고 있다. Dempster 등 (1977)에서 정의된 expectation-maximization(EM) 알고리즘은 가장 보편적으로 사용되는 군집분석 방법이다. 선형모형의 유한혼합물(finite mixture of linear model) 기법 또한 군집분석 방법 중 많이 사용되는 방법이며 베이지안 군집방법은 Bernardo와 Giron (1988)이 군집에 대한 가중치 확률만 모를 경우 처음 적용하였다. 우리는 이 연구에서 일반적인 선형모형의 유한혼합물이 아닌 군집특정(cluster-specific) 변량효과를 모형에 포함하여 베이지안 분석방법인 깁스표집법(Gibbs sampling)을 사용한다. 제안한 모형의 특성 및 표집법에 대하여 설명하였고 모의실험 및 실제 데이터 분석을 통하여 모형의 유용성을 파악하였다. Hurn 등 (2003)의 CO2 데이터에 모형을 적용하여 변량효과가 없는 모형, 개체특정(subject-specific) 변량효과 모형과 비교하였다. Clustering algorithms attempt to find a partition of a finite set of objects in to a potentially predetermined number of nonempty subsets. Gibbs sampling of a normal mixture of linear mixed regressions with a Dirichlet prior distribution calculates posterior probabilities when the number of clusters was known. Our approach provides simultaneous partitioning and parameter estimation with the computation of classification probabilities. A Monte Carlo study of curve estimation results showed that the model was useful for function estimation. Examples are given to show how these models perform on real data.
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강화정(Hwa Jeong Kang),황다연(Da Yeon Hwang),이선우(Seon Woo Lee),김지현(Ji Hyun Kim),전형준(Hyeong Jun Jeon),주용성(Yong Sung Joo) 한국데이터정보과학회 2020 한국데이터정보과학회지 Vol.31 No.5
본 연구에서는 저조한 한국 출산율에 영향을 끼치는 요인을 파악하고자 합계출산율에 대한 분석을 실시하였다. 분석에 사용한 자료는 1998년~2017년 사이에 수집된 OECD 회원국의 1 인당 GDP, 남·여 고용률 차이, 도시화율, 여성의 초혼연령, 이혼율, 주택가격지수, 혼인율, 합계출산율이다. 수집된 자료를 통해 유한혼합물 모형을 구축한 결과, OECD 회원국은 6개의 군집으로 분류되었으며 이 중 2개의 군집이 합계출산율이 증가하는 경향을 보였고, 한국은 감소하는 경향을 보이는 군집에 포함되었다. 또한 합계출산율이 증가하는 추세를 보이는 군집과 감소하는 군집의 비교를 통해 혼인율이 차이가 나는 것을 발견하였다. In this study, an analysis of the total fertility rate was conducted to identify factors affecting the poor fertility rate in Korea. The data used in the analysis are GDP per capita, differences in male and female employment rates, urbanization rates, women’s early age, divorce rate, housing price index, marriage rate, and total fertility rate, collected between 1998 and 2017. As a result of constructing the finite mixture model from the collected data, OECD member countries were classified into 6 clusters, of which 2 clusters tended to increase in total fertility rate, and Korea was included in clusters showing a tendency to decrease. In addition, it was found that the difference between the marriage rate was found by comparing the clusters showing a tendency to increase the total fertility rate and the clusters decreasing.
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