Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 원영미 | - |
dc.creator | 원영미 | - |
dc.date.accessioned | 2016-08-26T10:08:35Z | - |
dc.date.available | 2016-08-26T10:08:35Z | - |
dc.date.issued | 2003 | - |
dc.identifier.other | OAK-000000033956 | - |
dc.identifier.uri | https://dspace.ewha.ac.kr/handle/2015.oak/201219 | - |
dc.identifier.uri | http://dcollection.ewha.ac.kr/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000000033956 | - |
dc.description.abstract | 최근 많은 연구자와 실무자들이 모집단에 내재해 있는 여러 다른 객체(segment)간의 이질성을 밝혀내고 개별 객체가 각 군집(class)에 속할 확률( membership probability )을 찾아내어 관측된 대상 객체들을 세분화하는 분석방법 중 하나로 잠재적 계층 모델(Latent class model : LC model)을 고려하고 있다. 이 논문에서는, latent class Poisson 모델에 대한 Bayesian 방법을 제시하고, 사후표본과 사후 통계량을 얻기 위해 Markov Chain Monte Carlo 방법을 제안한다. 이를 통하여 모수들의 값을 추정할 수 있을 뿐만 아니라 추정오차와 각 객체가 어떤 군집에 속할 확률도 구할 수 있다. 더불어 주어진 자료들에 대해 가장 적합한 잠재 군집의 수를 결정한다. 제안된 방법을 검증하기 위해 전립선암 사망자 수(사망원인 통계 연보, 2000)에 관한 자료를 사용하여 분석한다. ;In recent years many researchers and practitioners have been considerably drawn to the latent class(LC) models as a class of useful tools for picking up heterogeneity across different segments in a population. In this paper, we propose a Bayesian approach to the latent class Poisson model. Markov Chain Monte Carlo Methods are proposed to obtain desired posterior quantities of parameters by using posterior samples of the parameters. A real data set about the number of the dead owing to the prostate cancer (2000) is analyzed to illustrate the proposed method. | - |
dc.description.tableofcontents | 논문초록 = 3 1. 서론 = 1 2. 잠재적 계층 포아송 모형(The Latent Class Poisson Model) = 4 3. 사전분포와 조건부 사후분포 = 5 3.1 사전 분포(Prior Distributions) = 5 3.2 조건부 사후 분포(Full Conditional Posterior Distributions) = 6 4. Markov Chain Monte Carlo 알고리즘 = 9 4.1 알고리즘 = 10 4.2 사후 추론 = 12 5. 잠재적인 계층의 수(The Number of Latent Classes) = 12 6. 예제 = 19 6.1 자료 설명 = 19 6.2 모수 추정 & 사후 추론 = 21 6.3 모형 선택 = 31 7. 결론 = 34 부록 : S-Plus PROGRAM CODE = 35 참고 문헌 = 47 ABSTRACT = 50 감사의 글 = 51 | - |
dc.format | application/pdf | - |
dc.format.extent | 598070 bytes | - |
dc.language | kor | - |
dc.publisher | 이화여자대학교 대학원 | - |
dc.title | 잠재적 계층 포아송 모형에 대한 베이지안 분석 | - |
dc.type | Master's Thesis | - |
dc.format.page | 51 p. | - |
dc.identifier.thesisdegree | Master | - |
dc.identifier.major | 대학원 통계학과 | - |
dc.date.awarded | 2004. 2 | - |