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한국경영과학회지 = Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society, v.39 no.4, 2014년, pp.51 - 69
석준희 (고려대학교 공과대학 전기전자공학부) , 강영선 (서울시립대학교 경영대학 경영학부)
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Times to multiple events (TMEs) are a major data type in large-scale business and medical data. Despite its importance, the analysis of TME data has not been well studied because of the analysis difficulty from censoring of observation. To address this difficulty, we have developed a Bayesian-based ...
| 핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
|---|---|---|
| 시계열 자료의 특징은? | 의학이나 사회과학에서는 연구대상의 시간에 따른 상태의 변화를 관찰한 시계열 자료를 분석하는 연구가 종종 있다. 이러한 시계열 자료는 관찰 기간 내에 모든 연구대상에 대한 결과가 존재하지 않고, 연구대상의 이탈이나 사건의 발생 시점 관측 불가 등의 이유로 불완전한 중도절단된 자료(censored data)로 남게 되는 경우가 많다. 생존분석 (survival analysis)은 이러한 중도절단된 불완전한 자료의 분석을 위해 개발된 방법으로, 특정 사건(event)이 발생할 때까지의 시간을 분석하는데 사용되는 통계분석 방법론이다. | |
| 시계열 자료란 무엇인가? | 의학이나 사회과학에서는 연구대상의 시간에 따른 상태의 변화를 관찰한 시계열 자료를 분석하는 연구가 종종 있다. 이러한 시계열 자료는 관찰 기간 내에 모든 연구대상에 대한 결과가 존재하지 않고, 연구대상의 이탈이나 사건의 발생 시점 관측 불가 등의 이유로 불완전한 중도절단된 자료(censored data)로 남게 되는 경우가 많다. | |
| 불완전한 중도절단된 자료 분석을 위해 개발된 것은 무엇인가? | 이러한 시계열 자료는 관찰 기간 내에 모든 연구대상에 대한 결과가 존재하지 않고, 연구대상의 이탈이나 사건의 발생 시점 관측 불가 등의 이유로 불완전한 중도절단된 자료(censored data)로 남게 되는 경우가 많다. 생존분석 (survival analysis)은 이러한 중도절단된 불완전한 자료의 분석을 위해 개발된 방법으로, 특정 사건(event)이 발생할 때까지의 시간을 분석하는데 사용되는 통계분석 방법론이다. |
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