도움말

로버스트 베이지안 베타회귀분석

Robust Bayesian beta regression analysis
한국데이터정보과학회지 제29권 제1호, 2018.1, 27-36 (10 pages)
DOI :10.7465/jkdi.2018.29.1.27
인용정보 복사
Quick View Quick View
구매하기 6,000원
인용하기
이용수 : 9건
피인용수 : 0건
분야내 활용도 : 24%
자세히 보기 >

· 이용수 : 2010년부터 집계한 원문다운로드수

· 피인용수 : DBpia 논문 가운데 해당 논문을 인용한 논문수

· 분야내 활용도 : 최근 24개월간 DBpia 이용수를 기준으로 산출 / 0%에 가까울 수록 활용도가 높고, 100%에 가까울 수록 활용도가 낮음

초록
연속형 반응변수의 분포가 치우쳐 있고 이분산이 있으며, 비율과 같이 0과 1 사이의 단위구간으로 주어지는 경우 베타분포를 이용한 베타회귀모형을 적용할 수 있다. 베타회귀모형은 베타분포를 평균과 정밀도 모수로 표현한 후 평균과 정밀도에 대한 하위모형으로 추정할 수 있다. 일반적으로 비선형 혼합효과모형에서는 랜덤효과를 정규분포로 가정한다. 하지만 이상치가 있는 경우 추론이 로버스트 하지 않으므로, 여러 형태의 대칭인 연속형 확를분포를 포함하고 있는 다변량 정규분포의 척도혼합을 이용하여 로버스트한 추론을 할 수 있다. 다변량 정규분포의 척도혼합은 다변량 t-분포, 다변량 슬래쉬 분포 등의 꼬리가 두꺼운 다변량 분포를 포함하고 있다. 본 논문에서는 베이지안 혼합 베타회귀 모형에서 다변량 정규분포보다 두꺼운 꼬리를 가지는 랜덤효과를 고려하기 위하여 다변량 정규분포의 척도혼합을 랜덤효과의 사전분포로 이동하는 베이지안 계층적 모형을 제안하고, 이를 실제 자료에 적용하고자 한다.

The beta regression model is adequate for situations where the continuous response variables with skewness and heteroscedasticity are restricted to the interval (0,1) such as percentages, proportions and fractions. The beta distribution can be parameterized in terms of its mean and precision parameter and the submodels for mean and precision can be estimated in beta regression. A common assumption in nonlinear mixed-effects models is the normality of random effects. However, the inferences are not robust in the presence of outliers. The scale mixtures of multivariate normal distribution include heavy-tailed distribution such as multivariate t-distribution and slash distribution and are often used for robust inference. In this paper, we proposed Bayesian hierarchical model using the scale mixtures of multivariate normal distribution as prior for random effects and applied to the real data.

목차
요약
1. 서론
2. 베이지안 베타회귀분석
3. 모형비교
4. 자료분석
5. 결론
References
Abstract
키워드

논문의 주요 키워드를 제공합니다. 키워드를 클릭하여 관련 논문을 확인해 보세요!

참고문헌 (0)

현재 논문의 참고문헌을 찾아 신청해주세요!

해당 논문은 참고문헌 정보가 없습니다.

인용된 논문 (0)

알림서비스 신청하고 '인용된 논문' 정보를 메일로 확인 하세요!

해당 논문은 인용된 논문 정보가 없습니다.

제 1 저자의 다른 논문 (4)

장은진 식별저자 저자의 상세정보를 확인해 보세요.

권호 내 다른 논문 (28)

한국데이터정보과학회지 제29권 제1호 의 상세정보를 확인해 보세요.

  • 처음
  •  
  • 이전
  •  
  • 1
  •  
  • 2
  •  
  • 3
  •  
  • 다음
  •  
  • 마지막
추천 논문 (5)

DBpia 추천논문과 함께 다운받은 논문을 제공합니다. 논문 초록의 텍스트마이닝과 이용 및 인용 관계 분석을 통해 추천해 드리는 연관논문을 확인해보세요.

DBpia 추천논문

더 많은 추천논문을 확인해 보세요!

함께 다운받은 논문

해당 논문은 함께 다운받은 논문 정보가 없습니다.

지표

이용현황

· 이용수

· 이용순위 상위 Top3

자세히 보기 >
No 상위 이용이관 이용수
1 중앙대학교 3
2 한국해양과학기술원 1
3 정보통신기술진흥센터 1

활용도

· 활용지수

· 논문의 활용도 추이 (주제분야 기준)

자세히 보기 >

: %

2016-09
2016-10
2016-11
2016-12
0
20
40
60
80
100
  • 0%
  • 20%
  • 40%
  • 60%
  • 80%
  • 100%

피인용수

상세정보
저작권 정책

누리미디어에서 제공되는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, 누리미디어는 각 저작물의 내용을 보증하거나 책임을 지지 않습니다. 단, 누리미디어에서 제공되는 서지정보는 저작권법에 의해 보호를 받는 저작물로, 사전 허락 없이 임의로 대량 수집하거나 프로그램에 의한 주기적 수집 이용, 무단 전재, 배포하는 것을 금하며, 이를 위반할 경우, 저작권법 및 관련법령에 따라 민, 형사상의 책임을 질 수 있습니다.

맨 위로 이동
  • 개인회원으로 로그인하셔야 이용이 가능합니다.
  •  개인회원
  •  기관회원
  • 소속기관
  • 아이디
  • 비밀번호
  • 개인회원가입으로 더욱 편리하게 이용하세요. 일반회원 가입하기

    아이디/비밀번호를 잊으셨나요? 아이디/비밀번호 찾기