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이중 다단계 일반화 선형 모형의 변량효과를 이용한 열화자료의 분석

Analysis of degradation data using double hierarchical generalized linear model
한국데이터정보과학회지 제29권 제1호, 2018.1, 217-228 (12 pages)
DOI :10.7465/jkdi.2018.29.1.217
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초록
여러 대의 차량의 주행거리에 따른 타이어의 마모도를 반복 측정한 필드 열화시험 자료를 이용하여 자동차 타이어의 기대수명을 예측하였다. 기존에 사용되는 선형 모형은 각 차량별로 반복측정된 관측값의 상관성을 고려하지 못하며, 특히 이상값에 민감한 추정치를 제공한다. 본 연구에서는 관측값의 상관성 뿐만 아니라 이상값에 민감하지 않는 평균모수과 분산모수에 각각 변량효과을 모형화하는 이중 다단계 일반화 선형 모형 (DHGLM)을 고려하였다. 모형적합을 위해 모수 및 변량효과에 대한 정확한 추론 결과을 제공하는 다단계 우도를 사용하였다. 또한, 다양한 모형 선택 및 실 데이터 분석시 잔차 도표를 추론 결과와 함께 제시하였다. 본 연구에서 제안한 방법을 실제 열화실험 자료에 적용한 결과 반복측정되고 이상값이 있는 자료에 매우 유용한 분석 도구임을 밝힐 수 있었다.

To estimate the expected lifetime of tires on a car, we use the field experiment data which report the degradation depths according to driving distance for each of four experiment cars. Ordinary linear model does not allow correlation within repeated experiment data and gives parameter estimates sensitive to outliers. For analysis of data, in this paper we consider a double hierarchical generalized linear model (DHGLM) in which the mean and dispersion parameters can be modeled as random-effects models. In DHGLMs, we can allow the heterogeneity between different cars in the mean as well as the dispersion parameters. The introduction of random effects to dispersion parameters provides estimates that are less sensitive to the presence of outliers. For statistical inferences, we use the hierarchical likelihood approach. In this paper, by showing various statistical tools such as model selection criteria and residual plots with real data analysis, DHGLM is very useful model for degradation data with correlation and outliers.

목차
요약
1. 서론
2. 분석 자료
3. 분석 모형 및 적합 결과
4. 결론
References
Abstract
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