Application of Bivariate Poisson Distribution to the Analysis of Count Data

Abstract

Frequently, there are random variables which are interdependent each other. Defining the relationship between random variables is the main interest of statisticians and other researchers from life insurance, reliability, and survival analysis. In this study, several bivariate distributions are applied to analyze the relationship between variables with correlations. The score data of two competing baseball teams, which are Samsung&SSG and Doosan&Kium are used to check the utility of distributions. Using log-likelihood, AIC, and BIC, the best model for modeling the two correlated variables is found.;다양한 분야에서 상호 의존적인 상관 관계를 갖는 변수들이 존재한다. 변수 간의 관계를 정의하는 것은 통계학자 뿐만 아니라 생명보험 , 신뢰성 , 생존 분석 분야의 다른 연구자들의 관심사이기도 하다. 본 논문에서는 상관 관계가 있는 변수 간의 관계를 분석하기 위해 여러 개의 이변량 분포를 적용한다 . 분포의 효용성을 확인하기 위해 한국 프로야구 팀인 SSG 와 삼성 그리고 두산 과 키움 의 데이터를 활용한다. 여러 이변량 이산형 분포들을 이용하여 두 상관 변수를 모델링 하였고 로그 우도 , AIC 및 BIC 의 기준으로 최적의 모델을 찾을 수 있었다.