로그선형모형에서의 수정된 Deviance = Adjusted Deviance in Loglinear Models

국문 초록 (Abstract)

Bartlett 인자에 의해 수정된 deviance의 분포는 수정되기 이전의 deviance의 분포보다 더 빠른 속도로 카이제곱분포에 수렴하게 된다. 이러한 이론을 일반화 선형모형에서의 deviance에 적용시켜봄으로써, 본 논문에서는 로그선형모형에서의 deviance의 기대값을 유도하고, 이를 이용하여 2차원 분할 표에서의 독립성(independence)검정과 선형대선형 연관(linear-by-linear association)검정에 대한 Bartlett 수정인자를 유도한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The division of the deviance by a Bartlett adjustment factor can improve the chi-squared approximation to its distribution. By applying this theory to the deviance in generalized linear models, a general formula for Bartlett adjustment factors in hierarchical loglinear models is given with examples.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• 1. 서론
• 2. 로그선형모형에서의 Deviance의 기대값
• 3. 2차원 분할표에서의 Bartlett 수정인자
• 3.1 독립성검정에 대한 Bartlett 수정인자
• 3.2 선형대선형 연관검정에 대한 Bartlett 수정인자
• 4. 예제
• 4.1 독립성검정
• 4.2 선형대선형 연관검정
• 5. 결론
• 참고문헌