[논문]혼합효과 영과잉 포아송 회귀모형을 이용한 대전광역시 코로나 발생 동향 분석

김광희; 이은지

doi:10.5351/kjas.2021.34.3.375

혼합효과 영과잉 포아송 회귀모형을 이용한 대전광역시 코로나 발생 동향 분석
Mixed-effects zero-inflated Poisson regression for analyzing the spread of COVID-19 in Daejeon 원문보기

응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics, v.34 no.3, 2021년, pp.375 - 388

김광희 (충남대학교 정보통계학과) , 이은지 (충남대학교 정보통계학과)

초록
AI-Helper

본 연구는 대전광역시에서 나타난 확진자 증가 현상을 분석하여 COVID-19의 확산을 방지할 대책 마련에 도움이 되고자 계획되었다. 확진자 증가의 원인이 시민들의 잦은 이동과 장기간 지속한 사회적 거리두기로 인한 피로와 방심에 있다고 보고, 각 행정동의 주별 확진자 수를 반응변수로, 생활 속 거리두기로 전환된 시점으로부터 흐른 시간, 행정동의 버스 하차 인원을 설명변수로 하여 이들의 관계를 모형화하였다. 행정동별 확진자 수가 주 단위로 반복측정 되었고, 포아송분포로 기대되는 0보다 더 많은 0이 관측될 수 있기 때문에 혼합효과 영과잉 포아송 회귀모형을 적용하였다. 행정동의 성격에 따라 확진자 발생 동향이 다를 수 있어서서 서로 유사한 성격을 갖는 행정동을 군집화하여 이를 범주형 설명변수로 사용하였다. 또한 버스 하차 인원의 효과가 행정동의 성격에 따라 달라질 수 있다는 점을 고려하여 두 변수 간의 교호작용항을 포함하였고 상대적으로 번화한 행정동에서 그 효과가 유의한 것으로 나타났다 (유의수준=0.1). 모형 적합 결과 인구수의 증가와 번화한 행정동이라는 요인, 그리고 버스 하차 인원의 증가가 확진자 수의 증가와 중요한 연관 관계를 가진다는 것을 보였다. 한편, 추정된 모형에 따르면 인구수와 버스 하차량이 고정되었을 때 번화한 집단의 확진자 수가 그렇지 않은 집단에 비해 훨씬 적을 것으로 기대되었는데, 이는 코로나 고위험 지역에 대한 시 차원의 강력한 대응이 효과를 발휘한 것으로 해석할 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

This paper aims to help prevent the spread of COVID-19 by analyzing confirmed cases of COVID-19 in Daejeon. A high volume of visitors, downtown areas, and psychological fatigue with prolonged social distancing were considered as risk factors associated with the spread of COVID-19. We considered the weekly confirmed cases in each administrative district as a response variable. Explanatory variables were the number of passengers getting off at a bus station in each administrative district and the elapsed time since the Korean government had imposed distancing in daily life. We employed a mixed-effects zero-inflated Poisson regression model because the number of cases was repeatedly measured with excess zero-count data. We conducted k-means clustering to identify three groups of administrative districts having different characteristics in terms of the number of bars, the population size, and the distance to the closest college. Considering that the number of confirmed cases might vary depending on districts' characteristics, the clustering information was incorporated as a categorical explanatory variable. We found that Covid-19 was more prevalent as population size increased and a district is downtown. As the number of passengers getting off at a downtown district increased, the confirmed cases significantly increased.

주제어

표/그림 (13)

그림 Figure 1: COVID-19 Cases in Korea by City/Province until June 30, 2020. Notes: While the confirmed cases persistently increased in Seoul, Incheon, and Gyeonggi areas, the occurrence rates of Daegu and Gyeongbuk areas began to be low after the sharp increase. The confirmed cases of Daejeon exponentially increased in June 2020.
그림 Figure 2: Cluster size decision by a scree plot.
표 Table 1: Clustering result : table
그림 Figure 3: Clustering result : map.
그림 Figure 4: Assessment of the clustering result by silhouette analysis.
그림 Figure 5: A scatter plot of the minimum distance to university and the total population with the clustering results.
그림 Figure 6: A scatter plot of the number of pubs and the minimum distance to university with the clustering results.
표 Table 2: Descriptive statistics of variables for each group
그림 Figure 7: A scatter plot of the number of pubs and the total population with the clustering results.
그림 Figure 8: The number of cumulative patients per week. The left, middle, and right panels show the L, M, and H groups' cumulative patient proﬁles.
표 Table 3: The estimation results for the ZIP with mixed eﬀects model
표 Table 4: Model assessment of a ZIP model with or without mixed eﬀects. Their AIC and BIC values are evaluated
그림 Figure 9: Diagnostics of assumptions for the ZIP model with mixed eﬀects.

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