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한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제23권 제4호
발행연도
2012.8
수록면
627 - 641 (15page)

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본 연구는 다차원 분할표 형태로 정리된 범주형 자료가 결측치나 무응답을 가지고 있을 때 주어진 자료를 가장 잘 설명하고 예측의 정확도를 높일 수 있는 모형의 추정과 모형의 선택 문제를 다루었다. 무시할 수 없는 무응답 (non-ignorable non-response)체계하에서 최대우도 추정에서 발생할 수 있는 변방값 문제를 해결하기 위하여 계층적 베이지안 모형을 고려하였다. 또한 모형 적합도를 높이기 위한 변수 조합을 찾는 모형 선택의 문제를 함께 다루었다. 베이지안 접근하에서 모형 선택의 문제를 다루기 위하여 베이즈 인자 (Bayes factor)를 모형 선택의 기준으로 이용하였다. 제시된 방법은 2004년 실시된 우리나라 국회의원 선거를 앞두고 수행된 여론조사 데이터를 이용하여 실증분석을 수행하였다. 분석결과 무시할 수 없는 무응답 체계하에서 설명변수로 투표참여여부를 이용하는 것이 가장 적합한 모형으로 판명되었다.
#MCMC #model selection #무응답 #Bayes factor #election #베이즈 인자 #non-response #마코프체인 몬테카를로 #모형선택 #선거

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1. [단행본] - Agresti, A. / 2002 / Categorical data analysis, second edition / John Wiley & Sons Inc. google schola 2. [학술지(정기간행물)] - Baker, S. G. / 1988 / Regression analysis for categorical variables with outcome subject to nonignorable nonresponse / Journal of the American Statistical Association 83 : 62 ~ 69 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - Baker, S. G. / 1992 / Closed-form estimates for missing counts in two-way contingency tables / Statistics in Medicine 11 : 643 ~ 657 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - Cargnoni, C. / 1997 / Bayesian forecasting of multinomial time series through conditionally Gaussian dynamic models / Journal of the American Statistical Association 92 : 640 ~ 647 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - Chib, S. / 1995 / Marginal likelihood from the Gibbs output / Journal of the American Statistical Association 90 : 1313 ~ 1321 google schola

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