계층적 정규모형을 사용한 베이지안적 관점에서의 메타 분석

Abstract

의존성이 존재하는 다중모수를 추정하는 데에 있어 고전적인 통계기법으로는 해결하기 힘든 부분이 많이 발생하게 된다. 여기에 베이지안 통계기법을 적용하게 되면 비록 수식이 많아 복잡해 질 수 있으나, 유용한 결론을도출해 낼 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 특히 메타분석을 하는데 있어서 베이지안 이론을 계층모형에 적용하여 좀 더 쉽고 효율적으로 설명하고자 한다. 흡연과 폐암에 관련된 실제자료를 가지고 몬테칼로 기법 중 채택-기각 기법을 이용하여 모수에 대한 시뮬레이션을 행할 것이다. 그런 후에 시뮬레이션 된 모수의 난수를 가지고 베이지안 이론에 의해 나온 분포로부터 계층적인 관계를 가진또 다른 모수를 시뮬레이션한다. ; Estimating a multiparameter which exists a dependancy has a complicated problems in classical statistic s method. Here if we apply a Bayesian statistical method, we can get a useful conclusion-although formula is very confused. This study, especially to do Meta analysis, explain Bayesian theory which apply to hierarchial model easily and efficiently than others. Using a real data concerned smoking and cancer of the lung, we perform simulation parameters with the Accept-Reject method among Monte-Carlo method. Then we simulate other parameter with hierarchical relationship from simulated random number of parameter.