다변량 다수준 이항자료에 대한 일반화선형혼합모형 (Generalized Linear Mixed Model for Multivariate Multilevel Binomial Data)

서지정보

· 발행기관 : 한국통계학회
· 수록지 정보 : 응용통계연구 / 21권 / 6호 / 923 ~ 932페이지
· 저자명 : 임화경, 송석헌, 송주원, 전수영

초록

리는 자명하지 않은 상관 구조를 갖는 복잡한 다변량 자료에 직면하는 경우가 있다.
예를 들어 군집 구조 자료의 경우 생략된 변수들이 한 개 이상의
관측값에 동시적으로 영향을 줄 수 있기 때문에 결과들 간에 상관
구조를 모형화하는 것은 추정량의 효율성과 정확한 표준오차의 계산
등의 타당한 추론을 위해서 중요하다. 관측값들 간에 종속성을 두는
표준 방법으로는 관측값들이 관찰되지 않은 어떤 변수를 공유한다고
가정하는 것인데, 이러한 가정에 대해 본 연구에서는 다수준 모형을
고려한 상관된 임의효과 모형을 적합시켰다. 추정은 준모수적
접근방법으로 임의계수 분포에 대한 모수적 가정 없이 유한혼합
EM-알고리즘을 통하여 수행되었다.

영어초록

We are likely to face complex multivariate data which can be
characterized by having a non-trivial correlation structure. For
instance, omitted covariates may simultaneously affect more than
one count in clustered data; hence, the modeling of the
correlation structure is important for the efficiency of the
estimator and the computation of correct standard errors, it
i.e., valid inference. A standard way to insert dependence among
counts is to assume that they share some common unobservable
variables. For this assumption, we fitted correlated random effect
models considering multilevel model. Estimation was carried out by
adopting the semiparametric approach through a finite mixture EM
algorithm without parametric assumptions upon the random
coefficients distribution.

참고자료

· 없음