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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.5
- 수록면
- 443 - 458 (16page)
- DOI
- 10.7465/jkdi.2023.34.3.443
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이산형 선택 모형 중 하나인 명목형 프로빗 (multinominal probit ; MNP) 모형은 명목형 자료가 많이 발생하는 사회과학 연구에서 주로 사용된다. MNP 모형은 관련성 없는 대안의 독립성 (Independence of irrelevant alternatives: IIA) 가정이 만족하지 않을 때 주로 사용한다. IIA 속성은 응답을 위한 대안 집합 안에서 두 개의 각각을 선택할 확률의 비율은 다른 대안의 존재 여부에 대해 독립을 만족한다는 것으로 모형 구조에 제약을 줄 때 유용하지만, 실전에 적용하기엔 비현실적인 가정인 경우가 많다. MNP 모형은 IIA 속성에서 자유롭다는 장점이 있으나, 매개변수의 식별 가능성 문제와 공분산 행렬의 양정치성 제약의 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 명목형 프로빗 모형에 대한 공분산 행렬을 모형화하는 것에 대한 여러 가지 방법을 조사하고, 이 방법 중에 해석이 용이한 Imai 와 van Dyk (2005)의 베이지안 모형에서 제안한 Markov chain Monte Carlo (MCMC)를 이용하여 실제 명목형 자료인 2016 가계금융·복지조사 자료를 분석한다.
목차
요약
1. 서론
2. 문헌고찰
3. 명목형 자료분석
4. 결론
References
Abstract
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