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일반화된 선형 혼합 모형(GENERALIZED LINEAR MIXED MODEL: GLMM)에 관한 최근의 연구 동향
A Study for Recent Development of Generalized Linear Mixed Model 원문보기

응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics, v.13 no.2, 2000년, pp.541 - 562  

이준영 (고려대학교 의과대학 예방의학교실 및 환경의학연구소, 연구강사)

초록
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일반화된 선형 혼합 모형(GLMM)은 자료가 계수의 형태로 나타나는 범주형 자료의 경우, 혹은 집락의 형태나 과산포된 비정규 자료, 또는 비선형 모형에 따르는 자료를 다루기 위한 모형 설정에 사용된다. 본 연구에서는 이에 대한 개요와 더불어, 이 모형의 적합을 위해 제시된 통계적 기법들중 의사가능도(quasi-likelihood: QL)를 이용한 추정 방법 및 Monte-Carlo 기법을 이용한 추정 방법들에 대해 조사하였다. 또한 GLMM에 대한 현재의 연구 방향 및 앞으로의 연구 가능 주제들에 대해서도 언급하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

The generalized linear mixed model framework is for handling count-type categorical data as well as for clustered or overdispersed non-Gaussian data, or for non-linear model data. In this study, we review its general formulation and estimation methods, based on quasi-likelihood and Monte-Carlo techn...

주제어

#선형 모형   #혼합 모형   #의사 가능도   #Monte Carlo 모의 실험  

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