초록 ▼

연구의 목적 및 내용
본 연구는 임상 연구자들이 시간에 따라 환자들의 혈압, (수축기 혈압, 확장기 혈압)을 반복 측정한 자료를 바탕으로 수축기 혈압과 확장기 혈압의 의존성을 고려하여 이변량 경시적 자료를 공변량의 함수로 나타내고자 한다. 본 연구의 목표는 시간에 따라 반복 측정된 다변량 경시적 자료에 대하여 적절한 준모수적 회귀 분석 모형을 개발하여 추정치의 통계학적 성질을 규명하고 실제적으로 계산 가능한 알고리즘을 고안하여 다변량 경시적 자료의 분석에 대한 기존 지식을 넓히고, 실제 임상 연구 에서 이용하는 측도들에 대한

연구의 목적 및 내용
본 연구는 임상 연구자들이 시간에 따라 환자들의 혈압, (수축기 혈압, 확장기 혈압)을 반복 측정한 자료를 바탕으로 수축기 혈압과 확장기 혈압의 의존성을 고려하여 이변량 경시적 자료를 공변량의 함수로 나타내고자 한다. 본 연구의 목표는 시간에 따라 반복 측정된 다변량 경시적 자료에 대하여 적절한 준모수적 회귀 분석 모형을 개발하여 추정치의 통계학적 성질을 규명하고 실제적으로 계산 가능한 알고리즘을 고안하여 다변량 경시적 자료의 분석에 대한 기존 지식을 넓히고, 실제 임상 연구 에서 이용하는 측도들에 대한 추론을 보다 효과적으로 수행하는 것이다.

연구결과
본 연구에서는 다변량 경시적 자료의 조건부 결합 분포를 추정하기 위하여 회귀 모형과 코플라 모형을 연구하였다.

1. 주변 분포의 추정을 위하여 시변 전환 모형을 고려하였으며 주변 분포에 대한 통계학적 점근 성질을 연구하였다.

2. 이변량 반응변수 각각에 대한 주변 분포를 결합하기 위하여 모수적인 접합 함수 가우시안 접합 함수를 이용하여 결합 분포 함수를 추정하였으며, 추정된 조건부 결합분포 함수에 대한 통계학적 점근 성질을 연구하였다.

3. 이변량 반응변수 각각에 대한 주변 분포를 결합하기 위하여 비모수적인 추정을 위하여 이변량 경험 분포를 이용하여 두 변수의 결합 분포 함수를 추정하였으며, 추정된 조건부 결합 분포 함수에 대한 통계학적 점근 성질을 연구하였다.

4. 반복 측정된 자료를 모형화하기 위하여 변량효과를 포함한 모형을 설정하여 순위 추적확률과 순위 추적 확률비를 계산하고 실제 자료에 적용하였다.

5. 본 논문의 방법을 반복 측정된 다변량 콜레스테롤 자료를 분석하는데 적용하여 보았다.

연구결과의 활용계획
1. 지식의 증대와 확장 – 본 연구 결과에서 밝혀진 통계학적 점근성질과 다양한 방법론을 확장한 다변량 경시적 자료 분야의 이론적/응용적 연구를 계속하여 새로운 원리에 의한 통계학 지식의 함양과 전공의 심층적 이해를 돕고자 함.

2. 임상 연구에의 적용 - 실제적으로 심혈관계 질환 연구에 있어서 환자들의 순위 추적확률과 순위 추적 확률비를 추정하는데 적용. 예를 들면 지금 고혈압 위험군에 속하는 환자가 일정시간 후에도 고혈압 위험군일 확률 등을 추정.

( 출처 : 한글요약문 4p )

Abstract ▼

Purpose&contents
The motivation of this project came from a clinical study where investigators are interested in analyzing systolic and diastolic blood pressures together as a single bivariate outcome. The purpose of this study is to develop appropriate semi-parametric regression models to analyz

Purpose&contents
The motivation of this project came from a clinical study where investigators are interested in analyzing systolic and diastolic blood pressures together as a single bivariate outcome. The purpose of this study is to develop appropriate semi-parametric regression models to analyze repeatedly measured bivariate data and study their statistical properties. Also we are interested in implementing the proposed method through reasonable computing and apply the method in a real clinical study.

Result
In this project, estimation of conditional joint distributions using copular models were studied for repeatedly measured multivariate data.

1. A time-varying transformation model was considered for estimating the marginal distribution and the statistical asymptotic properties of the marginal distribution were studied.
2. The joint distribution function is estimated using the parametric Gaussian copula models and the asymptotic properties of the estimated conditional joint distribution function are investigated.
3. To combine the marginal distributions for each of the bivariate response variables, we use the bivariate empirical distribution for the nonparametric estimation to estimate the joint distribution function of the two variables, and the statistical asymptotic properties of the estimated conditional joint distribution function was studied.
4. In order to model repeatedly measured data, we set the random effect mixed effect models to calculate the ranking tracking probability and ranking tracking probability ratio and applied it to actual blood pressure data.
5. The methods from this project were applied to the analysis of repeated measures of multivariate cholesterol data.

Expected Contribution
1. Increasing and expanding knowledge - Continuing the theoretical/applied research on multidisciplinary data fields that extend statistical asymptotic properties and various methodologies revealed in this study, one can develop knowledge of statistics by new principles and deep understanding of proposed methodology.
2. Application to clinical studies - Practical application of estimating the rank tracking probability (ratios) of patients will help understand in many diseases of interest in the clinical fields. For example, one can predict current high risk patients of their being in the high risk at a certain time in the future.

( 출처 : SUMMARY 5p )

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 목차 ... 2
• 연구계획 요약문 ... 3
• 연구결과 요약문 ... 4
• 한글요약문 ... 4
• SUMMARY ... 5
• 연구내용 및 결과 ... 6
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 6
• 2. 국내외 기술개발 현황 ... 6
• 3. 연구수행 내용 및 결과 ... 6
• 4. 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 ... 10
• 5. 연구결과의 활용계획 ... 11
• 6. 연구과정에서 수집한 해외 과학기술정보 ... 11
• 7. 주관연구책임자 대표적 연구실적 ... 11
• 8. 참고문헌 ... 11
• 9. 연구성과 ... 12
• 10. 국가과학기술지식정보서비스에 등록한 연구시설‧장비 현황 ... 13
• 11. 연구개발과제 수행에 따른 연구실 등의 안전조치 이행실적 ... 13
• 12. 기타사항 ... 13
• 별첨1 대 표 연 구 성 과 ... 14
• 끝페이지 ... 25