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베이지안 다변량 선형 모형을 이용한 청소년 패널 데이터 분석
KCYP data analysis using Bayesian multivariate linear model 원문보기

응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics, v.35 no.6, 2022년, pp.703 - 724  

이인선 (성균관대학교 통계학과) ,  이근백 (성균관대학교 통계학과)

초록
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다변량 경시적 자료 분석은 반복 측정된 자료에 존재하는 상관관계를 올바르게 추정하면서 자료를 분석해야 한다. 경시적 연구에서는 다변량 경시적 자료가 주로 생성되지만, 기존 통계적 모형은 대부분 단변량으로 분석되어 다변량 경시적 자료에 존재하는 복잡한 상관관계를 제대로 설명하지 못하게 된다. 따라서 본 논문에서는 복잡한 상관관계를 설명하기 위해 공분산 행렬을 모형화하는 다양한 방법에 대해 고찰한다. 그 중 수정된 콜레스키 분해, 수정된 콜레스키 블록분해와 초구분해를 살펴본다. 그리고 일반화 자기회귀모수 행렬이 가지는 희박성 문제를 해결하기 위해 베이지안 방법을 이용하여 청소년 패널 데이터를 분석한다. 청소년 패널 데이터는 다변량 경시적 자료이며, 반응 변수로는 학교 적응도, 학업 성취도, 휴대전화 의존도를 고려한다. 자기 상관 구조와 혁신 표준 편차 구조를 달리 가정하여 여러 모형을 비교한다. 가장 적합한 모형에 대해 학교 적응도와 학업 성취도에 대해 모든 설명 변수가 유의미하며, 휴대전화 의존도가 반응 변수일 때 사교육 시간을 제외한 모든 설명 변수가 유의미한 것으로 나타난다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Although longitudinal studies mainly produce multivariate longitudinal data, most of existing statistical models analyze univariate longitudinal data and there is a limitation to explain complex correlations properly. Therefore, this paper describes various methods of modeling the covariance matrix ...

주제어

참고문헌 (14)

  1. Kim C and Zimmerman DL (2012). Unconstrained models for the covariance structure of multivariate longitudinal data, Journal of Multivariate Analysis, 107, 104-118. 

  2. Chang SJ, Song SW, and Cho MA (2011). The effects of mobile phone dependency, perceived parenting attitude,?attachment to peer on school life adjustment of middle school students, Korean Journal of Youth Studies,?18, 431-451. 

  3. Chang SJ, Song SW, and Cho MN (2018). The effects of mobile phone dependency, perceived parenting attitude,?attachment to peer on school life adjustment of mobile school students, Korean Journal of Youth Studies,?18, 432-451. 

  4. Huang JZ, Liu N, Pourahmadi M, and Liu L (2006). Covariance matrix selection and estimation via penalised?normal likelihood, Biometrika, 93, 85-98. 

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  11. Pourahmadi M (1999). Joint mean-covariance models with applications to longitudinal data: Unconstrained parameterisation, Biometrika, 86, 677-690. 

  12. Pourahmadi M (2000). Maximum likelihood estimation of generalized linear models for multivariate normal?covariance matrix, Biometrika, 87, 425-435. 

  13. Yoo ES (1996). A study on the change in behavior of children with poor learning through group counseling,?Graduate School of Education at Korea University, Master's Thesis, Seoul. 

  14. Verbeke G, Fieuws S, Molenberghs G, and Davidian M (2014). The analysis of multivariate longitudinal data: A?review, Statistical Methods in Medical Research, 23, 42-59. 

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