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NTIS 바로가기응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics, v.28 no.2, 2015년, pp.281 - 288
손원 (서울대학교 통계학과) , 박용태 (서울대학교 산업공학과) , 김유경 (서울대학교 의과대학 핵의학교실) , 임요한 (서울대학교 통계학과)
In this paper, we study an approximate procedure to evaluate a penalized maximum likelihood estimator (MLE) for a mixed effects model. The procedure approximates the Hessian matrix of the penalized MLE with a structured sparse matrix or an arrowhead type matrix to speed its computation. In this pape...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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혼합모형이란 무엇인가 | 혼합모형(mixed effects model)은 설명변수들의 반응변수에 대한 상관도를 나타내는 고정효과(fixed effect)와 궁극적으로는 반응변수들 간의 상호의존성을 결정짓는 랜덤효과(random effect)를 동시에 포함한 모형으로 유전학, 공학, 뇌과학 등 다양한 의학 자료에 널리 사용되는 모형이다 (Beckmann 등, 2003; Sohn 등, 2007; Yoon과 Sohn, 2007). 혼합모형을 조금 더 수리적으로 살펴보면 다음과 같다. | |
최대우도추정량의 계산의 문제점을 해소하기 위해서 본 연구에서 제안한 방법은 무엇인가 | 본 연구에서는 최대 우도추정량을 근사적으로 계산하는 절차를 제시하고 이의 계산효율성과 근사계산의 정확성에 대하여 살펴보았다. 본 연구에서 제안한 희소행렬을 이용한 근사절차는 (본 논문의 제한된 실험 하에서) 높은 계산효율성과 정확도를 보여주어 실제 많은 랜덤효과를 지니고 있는 모형들의 추정에 있어 유용하게 사용될 수 있으리라 사료된다. | |
혼합모형은 어디에 사용되는 모형인가 | 혼합모형(mixed effects model)은 설명변수들의 반응변수에 대한 상관도를 나타내는 고정효과(fixed effect)와 궁극적으로는 반응변수들 간의 상호의존성을 결정짓는 랜덤효과(random effect)를 동시에 포함한 모형으로 유전학, 공학, 뇌과학 등 다양한 의학 자료에 널리 사용되는 모형이다 (Beckmann 등, 2003; Sohn 등, 2007; Yoon과 Sohn, 2007). 혼합모형을 조금 더 수리적으로 살펴보면 다음과 같다. |
Beckmann, C. F., Jenkinson, M. and Smith, S. M. (2003). General multilevel linear modeling for group analysis in FMRI, NeuroImage, 20, 1052-1063.
Demmel, J. W. (1997). Applied Numerical Linear Algebra, SIAM, Philadelphia, PA.
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Ha, I. D., Lee, Y. J. and Song, J.-K. (2001). Hierarchical likelihood approach for frailty models, Biometrika, 88, 233-243.
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오픈액세스 학술지에 출판된 논문
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