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NTIS 바로가기응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics, v.28 no.2, 2015년, pp.231 - 239
한준희 (양산부산대학교병원 연구통계지원실) , 김창훈 (부산대학교 의학전문대학원)
A Poisson model is the first choice for counts data. Quasi Poisson or negative binomial models are usually used in cases of over (or under) dispersed data. However, these models might be unsuitable if the data consist of excessive number of zeros (zero inflated data). For zero inflated counts data, ...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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포아송 분포의 기본 가정을 만족하지 못하는 실제 자료들은 어떠한 특징을 보이는가? | 특정 암에 의한 사망자수나 교통사고 사망자수와 같이 임의의 기간 동안 발생한 사건의 건수를 기록한 가산 자료(Counts data)는 흔히 포아송 모형으로 설명이 된다. 하지만, 실제 자료들은 평균과 분산이 같아야 한다는 포아송 분포의 기본 가정을 만족하지 못하고 분산이 평균보다 크거나(과대산포, over-dispersion) 또는 그 반대(과소산포, under-dispersion)인 경우가 많다. 이런 경우도 유사 포아 송(Quasi-Poisson)이나 음이항(Negative Binomial) 모형 등을 이용해서 어느 정도 설명이 가능하다. | |
가산 자료가 공간 정보까지 담고 있는 경우 기존 포아송 모형으로 설명되지 않을 때 무엇이 적합할 수 있는가? | 이렇게 가산 자료가 공간 정보까지 담고 있는 경우 관측치 간의 유의한 공간상관관계가 존재 할 수 있어서 기존의 포아송 일반화선형모형(Generalized Linear Model; GLM) 만으로는 설명이 충분하지 않을 수 있다. 이 경우 공간효과를 설명하기 위해 랜덤 효과(random effects)를 포함한 혼합효과모형(mixed effects model)이 필요 할수 있고, 베이지안적 접근법으로 모형을 적합할 수 있다. 이때 공간효과는 공간자기회귀(Spatial Autoregressive; SAR) 모형, 조건부자기회귀(Conditional Autoregressive; CAR) 모형, 또는 공간이동평균(Spatial Moving Average; SMA) 모형 등의 공간모형들을 사전함수로 이용해서 설명 될 수 있다. | |
가산 자료란 무엇인가? | 특정 암에 의한 사망자수나 교통사고 사망자수와 같이 임의의 기간 동안 발생한 사건의 건수를 기록한 가산 자료(Counts data)는 흔히 포아송 모형으로 설명이 된다. 하지만, 실제 자료들은 평균과 분산이 같아야 한다는 포아송 분포의 기본 가정을 만족하지 못하고 분산이 평균보다 크거나(과대산포, over-dispersion) 또는 그 반대(과소산포, under-dispersion)인 경우가 많다. |
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