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다범주 자료의 다항로짓 모형과 로지스틱 회귀모형 비교;장애연금 특성분석 중심으로
Comparison of Multinomial Logit and Logistic Regression on Disability Pensioners' Characteristic 원문보기

응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics, v.21 no.4, 2008년, pp.589 - 602  

김미정 (연세대학교 수리과학연구소)

초록
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순위형 다범주 자료에 있어서 범주값의 증감에 대한 설명변수의 특성분석을 위하여 다항로짓모형을 적합하여 분석하고 로지스틱 회귀모형을 적합하여 분석한 결과와 비교하였다. 이를 통하여 장애연금 수급자자료의 재정추계를 위해 필요한 일곱 가지 요인인 성별, 수급나이, 가입기간, 가입종별, 소득활동여부, 소득수준, 장애원인이 장애등급에 미치는 영향을 파악하였다. 일곱 요인 모두 장애응급에 대한 연관성이 있음을 확인하였고 이 가운데 다섯 요인은 장애등급의 증감에 있어서도 일정한 추세를 보였으나, 장애원인과 소득수준은 장애등급의 증감에는 일정한 추세를 보이지 않음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 장애연금 관리방안을 모색하는데 있어서 장애등급에 따른 설명 요인의 특성을 반영하는데 필요한 가이드라인을 제공할 수 있을 것으로 기대한다. 장애등급 분류에 있어서 다중분류정분류율은 각각 42.56%와 42.43%로 로지스틱 회귀모형의 경우 다중로짓 모형의 경우보다 다소 높았지만 거의 비슷한 정확도를 보였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This article studies on disability pensioners' characteristic with multinomial logit and logistic regression model. Seven factors are examined on whether each factor is reflected in degree of disability in the disability pension. By incorporating multinomial logit and logistic regression model, effe...

주제어

참고문헌 (10)

  1. 권선진, 정경배 (2005). 국민연금의 장애연금 개선방안에 관한 연구: 장애연금 수급확대를 중심으로, 22, 99-122 

  2. 김성숙 (2002). , 국민연금연구센터 

  3. 변용찬, 김겅희, 윤상용, 배화옥, 박성민, 최미영 (2004). , 한국보건사회연구원 

  4. 오근식 (2001). , 국민연금연구센터 

  5. 원종욱 (2002). , 한국보건사회연구원 

  6. Dietterich, T. G. and Bakiri, G. (1991). Error-correcting output codes: A general method for improving multi-class inductive learning programs, In Proceedings of the Ninth National Conference on Artificial Intelligence (AAAI-91), 572-577 

  7. Dietterich, T. G. and Bakiri, G. (1995). Solving multi-class learning problems via error-correcting output codes, Journal of Artificial Intelligence Research, 2, 263-286 

  8. Maddala, G. S. (1983). Limited-Dependent and Qualitative Variables in Economics, Cambridge university Press, Cambridge 

  9. Moroney, R. (1991). Social Policy and Social Work: Critical Essays on the Welfare State (Modern Applications of Social Work), Aldine De Gruyter, Berlin 

  10. SAS (2000). SAS System for Windows V.9.1, SAS Institute Inc 

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