범죄와 비행 연구의 가산자료 회귀분석 모형 활용에 대한 검토

신동준 ( Dong Joon Shin ) 한국범죄비행학회 2011 범죄와 비행 Vol.1 No.-

대부분의 범죄학 연구에서 종속변인이 되는 범죄와 비행은 그 속성 상 사건(event)의 성격을 갖는다. 따라서 많은 경우 종속변인은 사건이 발생한 횟수를 값으로 하는 가산자료(count data)의 분포를 보인다. 이 경우 일반적인 회귀모형인 보통최고제곱(OLS) 모형의 주요 가정들에 맞지 않는 문제가 있기 때문에, 종속변인을 통상적인 OLS 회귀모형으로 분석할 경우 비효율적이고 비일관적이며 편의된 추정치를 낳을 수 있다. 이 글에서는 가산 결과의 성질을 적절히 다룰 수 있는 기본적인 모형으로 포와송 회귀모형을 소개하고, 그 특징과 한계를 논의한다. 그리고 포와송 분포에 기반하면서도 과대산포의 문제를 적절히 처리할 수 있는 모형인 음이항 회귀모형을 소개한다. 상대적으로 작은 지역을 관찰단위로 하는 자살과 살인에 대한 연구를 예시로 들어 통상적 OLS 회귀모형 적용 시 발생하는 문제점을 구체적으로 제시한다. 그리고 이러한 경우에 포와송 회귀모형과 음이항 회귀모형이 어떻게 활용될수 있는지 설명한다. 추가적으로 청소년 비행에 대한 미시적 연구에서 음이항 회귀모형이 사용된 예를 소개한다. 마지막으로 포와송 회귀모형과 음이항 회귀모형이 가정하고 있는 사건 발생의 독립성에 대한 가정이 실제 데이터에서 충족되지 않을 수 있다는 한계가 있다는 점을 지적한다. 그리고 청소년의 다양한 비행을 하나의 변인으로 지수화 할 때 발생하는 측정 상의 문제는 여전히 포와송 기반 모형으로도 적절히 처리될 수 없는 문제라는 점도 함께 지적한다. Crime and delinquency, which are typical dependent variables in criminological research" show count data distributions. In such cases, important assumptions of OIS regression model are often violated and 015 estimates turn. out to be inefficient, inconsistent, and biased. This paper introduces Poisson regression model which can appropriately deal with the count outcomes. Discussion key features and limitation of Poisson model, it also introduces negative binomial regression model which is Poisson based but can effectively resolved the problem of overdispersion. With an example of empirical study on suicide and homicide whose unit of analysis is small area, this paper explain the problems typically arise when 015 model is used for analyzing count data and show differences in estimates from Poisson model and negative binomial model. Another example of juvenile delinquency research is reviewed to see how negative binomial model deals with individual level count data. This paper also discusses the limitations of Poisson and negative binomial model and constructing index measures of juvenile delinquency.

Hurdle Model을 활용한 학교폭력 영향요인 분석

이길재(Lee Gil-Jae),이정미(Lee Jung Mi) 한국교육행정학회 2014 敎育行政學硏究 Vol.32 No.1

본 연구는 학교 폭력 발생 건수와 같이 종속 변인이 정상분포를 나타내지 않는 편포 데이 터를 분석하는 데 효과적인 Hurdle Model을 활용함으로써 학교폭력의 발생 여부 및 발생 빈 도에 영향을 미치는 요인을 규명하는 것을 목적으로 한다. 연구목적을 달성하기 위하여 중학 교 3학년을 대상으로 한 ?학교 교육 실태 및 수준 분석 연구?의 2010년 자료를 사용하였다. 먼저, 학교폭력의 발생 여부에 영향을 미치는 요인이 무엇인지를 설명해주는 Binary Model 의 분석결과는 다음과 같다. 대도시에 위치한 학교에서 폭력이 발생할 확률이 중소도시 이하 에 위치한 학교보다 약 1.5배(141%) 높았으며, 학급당 평균 학생수가 1명 많아질수록 학교 폭 력이 발생할 가능성은 20.7% 증가하였다. 반면, 교사들이 인식한 학교 교육 여건, 학교장의 지도성, 교사의 사기 및 교사들 간 협력, 학교의 물리적인 교육 여건, 학교의 사회경제적 배 경(SES), 부모와의 토론이나 대화, 컴퓨터 게임을 하는데 사용하는 시간, 온라인 소통 변인 등 은 학교폭력 발생 가능성과는 관련이 없는 것으로 나타났다. Hurdle Model의 2단계이자 학교폭력의 발생을 촉진시키는 요인이 무엇인지를 설명해주는 Counting Model의 분석 방법들 중 본 연구는 Zero Truncated Poisson Regression Model을 적용하였으며, 분석 결과는 다음과 같다. 공립학교일 경우 사립학교보다 학교폭력 발생 빈도 가 1.24건 높아졌으며, 학교의 물리적인 교육여건은 학교폭력의 발생 빈도와 부적인 상관관계 가 있는 것으로 나타났다: 교사가 느끼는 학교시설에 대한 만족도가 1점 올라갈 때마다 학교 폭력 건수는 1.37건수씩 감소함을 알 수 있다. 또한, 전체 학생 수 중 급식비 보조를 받는 학 생들이 많은 학교일수록 학교폭력 발생 빈도도 높아졌다. 반면, 학생들의 의사소통의 정도를 나타내는 설명 변인으로 온라인 소통을 위한 시간 사용이 1시간 늘어날 때 학교폭력 빈도는 약 1.61건 감소하는 것으로 나타났다. 본 연구는 이러한 연구 결과들에 기초해서 학교 폭력을 감소시키기 위한 정책적 대안을 제시하였다. The purpose of this study is to analyze the factors associated with school violence by applying a Hurdle Model. To address the research question, this study utilizes the data for 9th grade students collected by the Research on the Practice and Status of Public Education in 2010. The binary part of the Hurdle Model explains the predictors associated with the probability of the occurrence of school violence. The findings indicate that the probability of school violence at schools located in metropolitan areas is 141 percent higher than that of local area, and a one unit increase in the average number of students per class is associated with 20.7 percent increase in the probability of school violence. However, educational condition of a school, principal's leadership, teacher's morale, collaboration among teachers, school SES, communication with parents, all do not meet the minimum level of statistical significance. As the second phase of the Hurdle Model, this study applies Zero Truncated Poisson Regression as the counting model that explains the predictors associated with the count of school violence occurrence. Resultant findings are as follows: Being a student at a public school is found to be associated with 1.24 instances increase in school violence. In the similar vein, physical condition of a school is shown to be negatively related to the frequency of school violence. In addition, the greater the portion of students receiving a reduced lunch rate is, the greater the frequency of school violence becomes. Based on the findings, this study further provides policy alternatives to reduce the occurrence of school violence.

재학 중 경험한 일자리 수와 구직기간 결정요인 분석

조장식 한국자료분석학회 2015 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.17 No.1

In this paper, we study determinants of the total number of job experience and duration to first job in university using by using graduates occupational mobility survey (GOMS 2009). We set the four models such as Poisson regression model, zero-inflated Poisson model, negative binomial model and zero-inflated negative binomial model. Zero-inflated negative binomial regression model was selected as the optimal model, the main result of the impact on the number of job experience of college are as follows. First, the number of jobs, male experienced in college was small in comparison to female. Second, the number of jobs experience for university is more than the one of college. Third, there is job number one experience in college tend to have increasingly lower GPA (grade point average) up. Also we use Cox's proportional hazard model to analysis duration to first job. The main result of the impact on the duration to first job are as follows. First, male are more likely than female to escape into employment. Second, the greater the number of job experience in college, the higher GPA, as the increase in the number of licenses was higher chance of escape as first job after graduation. 본 연구에서는 대학 재학 중 경험한 일자리 수와 첫 직장의 구직기간과의 관련성을 분석하였다. 이를 위해 먼저 의사결정나무분석을 활용하여 경험한 일자리 수와 관련성 있는 독립변수를 탐색하였다. 계수자료(count data)에 대한 모형으로 포아송 회귀모형(Poisson regression model), 영과잉 포아송 회귀모형, 음이항 회귀모형, 영 과잉 음이항 회귀모형 등 4개의 모형을 설정하여 최적의 모형을 선택하였다. 또한 첫 직장 구직기간에 대한 분석을 위해서 Cox의 비례 해자드 모형(Cox's proportional hazard model)을 이용하였다. 분석결과 재학 중 경험한 일자리 수에 대한 최적모형으로 영과잉 음이항 회귀모형이 선택이 되었으며, 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 여자에 비해서 남자가 재학 중 경험한 일자리수가 작았으며, 전문대에 비해서 4년제 대학에서 재학 중 경험한 일자리 수가 많은 것을 알 수 있다. 둘째, 연령은 25∼30세 사이에서 경험한 일자리 수가 가장 많으며, 평균평점이 높을수록 작음을 알 수 있다. 셋째, 자격증수가 많을수록 경험한 일자리 수가 증가하며, 사립에 비해서 국립이 더 많음을 알 수 있다. 또한 졸업 후 첫 직장의 구직기간에 대한 주요 결과는 남자가 여자에 비해서, 재학 중 경험한 일자리 수가 많을수록, 평균평점이 높을수록, 자격증 수가 증가할수록 졸업 후 첫 직장으로 탈출할 확률이 높은 것으로 나타났다.

An Optimal Model Prediction for Fruits Diseases with Weather Conditions

Vasanth Gagu,이명배,Saraswathi Sivamani,조용윤,박장우,조경룡,조성은,홍기정,오수열,신창선 (사)한국스마트미디어학회 2019 스마트미디어저널 Vol.8 No.1

This study provides the analysis and prediction of fruits diseases related to weather conditions(temperature, wind speed, solar power, rainfall and humidity) using Linear Model and Poisson Regression. The main goal of the research is to control the method of fruits diseases and also to prevent diseases usingless agricultural pesticides. So, it is needed to predict the fruits diseases with weather data. Initially, fruitdata is used to detect the fruit diseases. If diseases are found, we move to the next process and verify thecondition of the fruits including their size. We identify the growth of fruit and evidence of diseases withLinear Model. Then, Poisson Regression used in this study to fit the model of fruits diseases with weatherconditions as an input provides the predicted diseases as an output. Finally, the residuals plot, Q-Q plotand other plots help to validate the fitness of Linear Model and provide correlation between the actual andthe predicted diseases as a result of the conducted experiment in this study.

어린이 보호시설 주출입구 위치를 고려한 어린이교통사고 요인분석

김도훈,김응철,박민호 한국도로학회 2019 한국도로학회논문집 Vol.21 No.5

PURPOSES: The purpose of this study is to develop a traffic accident prediction model using statistical data, to analyze child traffic accidents in school zones. Furthermore, we analyze the factors affecting child traffic accidents, as obtained from the results of the developed model. METHODS : From the literature review, we obtained data for child traffic accidents and various variables relating to road geometry and traffic safety facilities in school zones. We used these variables and data to develop a child traffic accident analysis model. The model was then developed into three types using the Limdep 9.0 statistical tool. RESULTS: As a result of the overdispersion test, the Poisson regression model was applied to all types of models with an overdispersion coefficient of close to zero. The results of the model development are as follows. The main model (all scope of analysis) was for a kindergarten, considering a local roadway, the accessibility of the roadway, the number of unsignalized intersections, and the school zones in commercial area as variables that increase traffic accidents. Sub-model typeⅠ(only the roadway connected to the main entrance) was for a kindergarten, considering a local roadway, skid resistant pavement, no-parking signs, the number of unsignalized intersections, and the number of commercial facilities as variables that increase traffic accidents. The main model and sub-model type Ⅰ showed a reduction in accidents when using forward-type traffic signals. Sub-model typeⅡ(only the roadway not connected to the main entrance) shows that the local roadway is the variable that most increases the probability of traffic accidents. However, when the roadway and walkway are separated, the probability of traffic accidents decreases significantly, by up to 90%. CONCLUSIONS: The results of this study demonstrate the need to restructure the method used to improve school zones. Moreover, the effect of various traffic safety facilities was quantitatively analyzed.

차량유형별 로터리 사고모형

한수산,박병호 대한교통학회 2011 대한교통학회지 Vol.29 No.6

This study deals with the traffic accidents data from the Korean rotaries (circular intersections) to verify their characteristics affected by different vehicle types. This paper categorized the data into three groups based on vehicle types, and developed a set of accident models. The paper proposed two ZIP models and one negative binomial model through a statistical analysis for three vehicle types: automobile, truck and van, and others. The differences among those models were then statistically compared. 이 연구는 차량유형별 로터리 교통사고를 다루고 있다. 이 논문은 차량유형별 교통사고 특성을 비교 분석하고, 사고모형을 개발하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 이 연구에서는 차량유형을 세 그룹으로 나누어 그 차이점을 분석하고, 국내 로터리 자료를 이용하여 포아송 및 음이항 회귀모형과 ZAM모형을 개발하는데 중점을 두고 있다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 승용차량과 화물 및 승합차, 원동기의 사고건수를 종속변수로 하는 통계적으로 의미 있는 2개의 ZIP 모형과 1개의 음이항 모형이 개발되었다. 둘째, 모형별 채택된 독립변수를 활용하여 세 모형의 차이가 비교․분석되었다. 마지막으로 로터리 사고를 예방하기 위해 조명시설, 과속방지턱과 같은 교통안전시설물 설치가 필요한 것으로 평가되었다.

토빗모형을 이용한 교차로 보행자 사고모형 개발

이승주 ( Seung Ju Lee ),임진강 ( Jin Kang Lim ),박병호 ( Byung Ho Park ) 한국안전학회(구 한국산업안전학회) 2014 한국안전학회지 Vol.29 No.5

This study deals with the pedestrian accidents of intersections in case of Cheongju. The objective is to develop the pedestrian accident models using Tobit regression model. In pursuing the above, the pedestrian accident data from 2007 to 2011 were collected from TAAS data set of Road Traffic Authority. To analyze the accident, Poisson, negative binomial and Tobit regression models were utilized in this study. The dependent variable were the number of accident by intersection. Independent variables are traffic volume, intersection geometric structure and the transportation facility. The main results were as follows. First, Tobit model was judged to be more appropriate model than other models. Also, these models were analyzed to be statistically significant. Second, such the main variables related to accidents as traffic volume, pedestrian volume, number of traffic island, crossing length and thepedestrian countdown signal systems were adopted in the above model.

공간가중 포아송 회귀모형을 이용한 고병원성 조류인플루엔자 발생에 영향을 미치는 결정인자의 공간이질성 분석

최성현,박선일 한국임상수의학회 2019 한국임상수의학회지 Vol.36 No.1

In South Korea, six large outbreaks of highly pathogenic avian influenza (HPAI) have occurred since the first confirmation in 2003 from chickens. For the past 15 years, HPAI outbreaks have become an annual phenomenon throughout the country and has extended to wider regions, across rural and urban environments. An understanding of the spatial epidemiology of HPAI occurrence is essential in assessing and managing the risk of the infection; however, local spatial variations of relationship between HPAI incidences in Korea and related risk factors have rarely been derived. This study examined whether spatial heterogeneity exists in this relationship, using a geographically weighted Poisson regression (GWPR) model. The outcome variable was the number of HPAI-positive farms at 252 Si-Gun- Gu (administrative boundaries in Korea) level notified to government authority during the period from January 2014 to April 2016. This response variable was regressed to a set of sociodemographic and topographic predictors, including the number of wild birds infected with HPAI virus, the number of wintering birds and their species migrated into Korea, the movement frequency of vehicles carrying animals, the volume of manure treated per day, the number of livestock farms, and mean elevation. Both global and local modeling techniques were employed to fit the model. From 2014 to 2016, a total of 403 HPAI-positive farms were reported with high incidence especially in western coastal regions, ranging from 0 to 74. The results of this study show that local model (adjusted R-square = 0.801, AIC = 954.5) has great advantages over corresponding global model (adjusted R-square = 0.408, AIC = 2323.1) in terms of model fitting and performance. The relationship between HPAI incidence in Korea and seven predictors under consideration were significantly spatially non-stationary, contrary to assumptions in the global model. The comparison between global Poisson and GWPR results indicated that a place-specific spatial analysis not only fit the data better, but also provided insights into understanding the non-stationarity of the associations between the HPAI and associated determinants. We demonstrated that an empirically derived GWPR model has the potential to serve as a useful tool for assessing spatially varying characteristics of HPAI incidences for a given local area and predicting the risk area of HPAI occurrence. Considering the prominent burden of HPAI this study provides more insights into spatial targeting of enhanced surveillance and control strategies in high-risk regions against HPAI outbreaks.

공간 상호작용 모델에 대한 공간단위 수정가능성 문제(MAUP)의 영향

김감영(Kamyoung Kim) 대한지리학회 2011 대한지리학회지 Vol.46 No.2

공간 상호작용의 복잡성, 공간적 재현과 모델링의 필요성에 의해서 공간 상호작용 데이터의 합역이 불가피하다. 이러한 상황에서 본 연구의 목적은 공간 상호작용 데이터를 스케일을 달리하여 합역하거나 혹은 동일 스케일에서 합역 방식을 달리하여 합역하였을 때, 공간 상호작용 모델의 결과가 어떻게 달라지는지 평가하는 것이다. 공간 상호작용 데이터의 합역은 공간단위 수정가능성의 문제(Modifiable Areal Unit Problem: MAUP)를 야기한다. 공간 상호작용 데이터의 합역을 위하여 무작위로 구역 시드를 선정한 후 인접한 공간단위를 할당하는 방법, 구역 시드와 공간단위 사이의 인구 가중 거리를 최소화하는 방법 구역 내 상호작용 비율을 최대화하는 방법, 구역 내 상호작용 비율을 최소화하는 방법을 사용하였다. MAUP의 영향을 평가하기 위한 공간 상호작용 모델로 기원지-목적지 제약 포아송 회귀 모델을 이용하였다. 분석 결과는 모델 잔차의 공간적 특성뿐만 아니라 파라미터 추정값, 적합도 등이 MAUP의 영향을 받는다는 것을 보여주었다. 모델은 합역 방식 보다는 합역 수준에 더 민감하게 반응하였고, 모델에 대한 스케일 효과는 구획 방식에 따라 상이하게 나타났다. Due to the complexity of spatial interaction and the necessity of spatial representation and modeling, aggregation of spatial interaction data is indispensible. Given this, the purpose of this paper is to evaluate the effects of modifiable areal unit problem (MAUP) on a spatial interaction model. Four aggregation schemes are utilized at eight different scales: 1) randomly select seeds of district and then allocate basic spatial units to them, 2) minimize the sum of population weighted distance within a district, 3) maximize the proportion of flow within a district, and 4) minimize the proportion of flow within a district. A simple Poisson regression model with origin and destination constraints is utilized. Analysis results demonstrate that spatial characteristics of residuals, parameter values, and goodness-of-fit of the model were influenced by aggregation scale and schemes. Overall, the model responded more sensitively to aggregation scale than aggregation schemes and the scale effect on the model was varied according to aggregation schemes.

교차로와 가로구간 횡단보행자 사고모형 개발

박병호 충북대학교 건설기술연구소 2015 충북대학교 건설기술연구소 논문집 Vol.34 No.1

This study deals with crossing pedsestrain accidents in Cheongju. The goals of this study are to develop the crossing pedestrian accident models, and suggest some guidelines for accident reduction. In pursuing the above, this study gives particular attentions to collectiong pedstrian accident data from 2008 to 2013 and analyzing such the models as Poisson and negative binomial regression model. The main results are as follows. First, Negative binomial regression models was judged to be more appropriate model than Poisson to develop pedstrian accident model. In order to verify the models, RMSE, MAD and Theil's inequalitycoeffcient are utilized. Second, the imdependent variables in the link section model were anaylzed to be the pedestrian volume, entry/exit and bus stop, and however the variables in the intersection were evaluated to be the pedestrian volume and number of approach. Finally, such the policy guidelines as the installation of safety facility in bus stop, speed hump in driveway and others are suggested for accident reduction.