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저널정보
강원대학교 산림과학연구소 Journal of forest and environmental science Journal of forest and environmental science 제24권 제3호
발행연도
2008.1
수록면
137 - 142 (6page)

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In this paper, we apply a logistic regression model to the data of snow damage on sugi (Cryptomeria japonica) occurred in Toyama prefecture (in Japan) in 2004 for estimating the risk probability. In order to specify the factors effecting snow damage, we apply a model selection procedure determining optimal subset of explanatory variables. In this process we consider the following 3 information criteria, 1) Akaike’s information criterion, 2) Baysian information criterion, 3) Bias-corrected Akaike’s information criterion. For the selected variables, we give a proper interpretation from the viewpoint of natural disaster.
#Information criterion #Logistic regression #Model selection #Snow damage

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Akaike, H. / 1973 / Information theory and an extension of the maximum likelihood principle / 2nd International Symposium on Information Theory : 267 ~ 281 google schola Beven, K. / 1997 / Topmodel: A critique / Hydrogical Process 11 : 1069 ~ 1085 google schola Kato, A. / 2006 / Relation between snow damage and geographic factor in Japanese cedar stands in Toyama Prefecture / FORMATH 6 : 77 ~ 88 google schola Kullback, S. / 1951 / On information and sufficiency / Ann. Math. Statist 22 : 79 ~ 86 google schola McCullagh, P. / 1989 / Generalized linear models, 2nd edition / Chapman & Hall google schola

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