초록 ▼

□ 연구의 목적 및 내용
본 연구의 목표는 주어진 자료의 공변량이 불완전하게 관측되었을 경우에 통계적으로 추론하여 불편 추정하는 방법을 제안하고 평가하는 것이다. 첫째 목표는 불완전한 형태가 결측으로 나타나는 경우 보조모형에 대한 가정에 로버스트한 방법을 제안하여 이론적인 성질을 규명한다. 두 번째 목표는 불완전한 공변량의 형태가 구간중도절단일 경우 생존회귀분석에서 처리할 수 있는 방법을 제안하고 추정량의 점근적 성질을 규명한다. 모든 연구는 일반상용 소프트웨어에 설치하기 쉬운 방법으로 제시하여 타 분야의 연구자들 사용이 용이

□ 연구의 목적 및 내용
본 연구의 목표는 주어진 자료의 공변량이 불완전하게 관측되었을 경우에 통계적으로 추론하여 불편 추정하는 방법을 제안하고 평가하는 것이다. 첫째 목표는 불완전한 형태가 결측으로 나타나는 경우 보조모형에 대한 가정에 로버스트한 방법을 제안하여 이론적인 성질을 규명한다. 두 번째 목표는 불완전한 공변량의 형태가 구간중도절단일 경우 생존회귀분석에서 처리할 수 있는 방법을 제안하고 추정량의 점근적 성질을 규명한다. 모든 연구는 일반상용 소프트웨어에 설치하기 쉬운 방법으로 제시하여 타 분야의 연구자들 사용이 용이하게 한다.

□ 연구결과
기존의 연구들이 결측 공변량 문제를 해결하기 위하여 역확률가중 방법(Robins 외, 1994)이나 복잡한 가능도 함수의 최대화 방법을 이용하였다면, 본 연구는 결측된 공변량에 대한“링크 유지” 삽입 모형을 가정하여 결과 값의 주변 분포를 유도한 후 이로부터 대체 공변량을 도출하여 삽입하는 방법을 사용하였다. “링크 유지” 삽입 모형을 이용한 결과는 결과 값의 로지스틱 부분 선형 모형(반모수 모형)의 형태가 결측 공변량을 제거한 후에도 그대로 유지된다는 것이며 이는 마치 결측 공변량 대신에 새로운 대체 공변량을 삽입하는 것과 같은 형태이기도 해서 직관적인 해석이 가능하다는 것이다. 또한 이는 계산상의 이점을 가져다 주기도 하는데 공변량이 결측된 데이터들에 대해서는 대체 공변량을 삽입한 후에 마치 공변량이 결측되지 않은 것처럼 간주하여 소프트웨어의 부분선형모형(반모수 모형) 알고리즘을 그대로 적용할 수 있다. 이는 타 연구들과 비교했을 때 결측된 상황에 대하여 완전히 새로운 알고리즘을 짤 필요 없이 간편하고 빠른 소프트웨어의 알고리즘들을 사용할 수 있게 해주기 때문에 대단히 혁신적인 방법이라 할 수 있다.

□ 연구결과의 활용계획
본 연구는 자료 수집 과정이 복잡하여 공변량에 결측이 많이 발생하는 의료, 보건, 국가 자료를 이용하여 종속변수와 공변량 사이의 관계를 통계적 추론을 통하여 알고자 할 때 활용성이 높다. 또한 타 연구들에 비해 추정방정식의 해법은 기존의 소프트웨어를 최대한 활용할 수 있기 때문에 필요한 분야에 보다 빠르게 정립시킬 수 있다. 우선은 분석의 수요가 높은 병원에 본 연구의 방법을 적용하여 확산시키는 것이 첫 활용계획이다.

( 출처 : 요약문 4p )

Abstract ▼

□ Purpose&contents
Goals of this project is to propose new robust methods to handle incomplete covariates in various regression models. First, in the case of missing covariates we propose a robust method for assuming an auxiliary model and its theoretical properties. Second, in the case of interv

□ Purpose&contents
Goals of this project is to propose new robust methods to handle incomplete covariates in various regression models. First, in the case of missing covariates we propose a robust method for assuming an auxiliary model and its theoretical properties. Second, in the case of interval-censored covariates we propose a method in the context of semiparametric survival regression models. All studies are presented in easy-to-install ways to general commercial software, making it easier for researchers in other fields to use it.

□ Result
This project assumes a link preserving model for covariates that are missing while previous studies used a inverse probability weighting method (Robins et al., 1994) or a maximization method of a complex likelihood function to solve the missing covariate problem. The result of using the link preserving model is that the shape of the logistic partially linear model is maintained even after removing the missing covariates, which is the same as imputing a new alternative value for the missing value. It turns out that intuitive interpretation is possible.

Moreover, this gives computational advantages. After imputing the missing values, we can directly apply the existing software for (semi-parametric model) algorithm, assuming that the covariates were not missing. Compared to other studies, this is a very innovative approach because it allows us to use simple and fast software algorithms without having to create a completely new algorithm for missing situations.

□ Expected Contribution
This project is highly applicable when we want to know the relationship between the outcomes and covariates via statistical approaches in medical or health data, where data collection processes are complicated so data are often missing.

Compared to other studies, the solution of the estimation equation can make the most use of the existing software, so it can be established more quickly in necessary fields. The first plan is to introduce the method to hospitals where the demand for analysis is high.

( 출처 : SUMMARY 5p )

목차 Contents

• 표지 ... 1목차 ... 2연구계획 요약문 ... 3연구결과 요약문 ... 4 한글요약문 ... 4 SUMMARY ... 5연구내용 및 결과 ... 6 1. 연구개발과제의 개요 ... 6 2. 국내외 기술개발 현황 ... 6 3. 연구수행 내용 및 결과 ... 6 4. 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 ... 7 5. 연구결과의 활용계획 ... 8 6. 연구과정에서 수집한 해외 과학기술정보 ... 8 7. 주관연구책임자 대표적 연구실적 ... 8 8. 참고문헌 ... 9 9. 연구성과 ... 10 10. 국가과학기술지식정보서비스에 등록한 연구시설‧장비 현황 ... 11 11. 연구개발과제 수행에 따른 연구실 등의 안전조치 이행실적 ... 11 12. 기타사항 ... 11별첨1 ... 12별첨2 ... 26끝페이지 ... 32