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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김영화 (중앙대학교) 황범석 (중앙대학교)
저널정보
한국통계학회 응용통계연구 응용통계연구 제33권 제2호
발행연도
2020.4
수록면
123 - 136 (14page)

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하나의 개체에서 여러가지 측정치가 동시에 관찰되는 경우는 다양한 연구 분야에서 흔히 나타난다. 발달 독성학 연구에서는 특정 독성 물질의 각기 다른 수준에 노출된 임신한 어미 쥐에 대해 기형인 태아의 존재와 태아의 무게가 동시에 측정된다. 이런 두 변수를 결합하여 모형화하는 것은 각기 독립적인 두 모형으로 분석하는 것보다 더 효율적인 결과를 낸다고 알려져 있다. 대부분의 결합 모형은 정규분포를 랜덤효과로 가정하여 분석한다. 그러나 발달 독성학 연구에서처럼 반응변수들의 분포가 독성 물질이 변함에 따라 불규칙하게 변하는 경우 정규분포의 가정으로는 그 특징을 잡아낼 수 없게 된다. 본 논문에서는 이진수 자료와 연속형 자료에 대해 비대칭 로짓 모형을 사용한 베이지안 결합모형을 제시한다. 본 모형은 비대칭 로짓 모형을 사용함으로써 반응변수의 분포의 형태가 독성 물질의 수준에 따라 대칭/비대칭의 형태를 자유롭게 띨 수 있는 장점을 가지고 있다. 모형의 적합성을 살펴보기 위해 발달 독성학 연구에서 독성 물질 DEHP에 적용하여 그 결과를 확인해본다.
#Bayesian inference #diethylhexyl phthalate #joint modeling #Markov chain Monte Carlo #skewed logit model #결합모형 #독성 물질 #마코프체인 몬테카를로 #베이지안 추론 #비대칭 로짓 모형

목차

Abstract
1. 서론
2. 이진수 자료와 연속형 자료에 대한 결합모형
3. 결합모형에 대한 베이지안 추론
4. 자료의 분석
5. 결론 및 논의
References
요약

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