Bayesian 접근방법이 채택되었다. 이를 위해 마르코프 체인 몬테카를로 방법론(Markov chain Monte Carlo methodology)이 개발되었다.
1. 구조
최근 많은 산업분야에서 제품 신뢰성의 기록이 상업적인 결정을 위한 입력을 제공하기 위해 유지되고 있다. 여기서 고려되는 신뢰성 데이터의 특정한 종류는 보증기간
A Bayesian growth mixture model to examine maternal hypertension and birth outcomes
SEM Final Project
Abstract
본 보고서는 Neelon et al(2011)의 논문을 읽고 그들이 수행한 분석을 이해하고 또한 그 분석을 재연해보는 것을 목표로 한다. 그들은 지금까지 임신 중 태아의 건강에 미치는 어머니의 여러 가지 요인을 분석하는 데에 있어
A Bayesian growth mixture model to
examine maternal hypertension and birth outcomes
Neelon B, Swamy GK, Burgette LF, Miranda ML.
■ Growth mixture model
1> Growth model
- 평균 구조를 모형에 포함시켜서 시간에 따른 변화 양상을 통계적으로 모형화
- 변화에 대한 구체적 가설이 있다면 linear, quadratic 등의 모형을,
- 가설이 없다면 계수를 free p
Ⅱ. 기존의 결측치 처리 방법과 MI의 소개
대부분의 기존 부실예측연구에서는 결측이 있는 관찰치는 모두 제거하고 모형을 개발하였다. 그러나, 관찰치를 제거하는 방법은 부실기업 관찰치를 감소시켜 정확한 모형개발을 어렵게 하며 부실예측모형 적용 시 결측이 있는 기업은 부실확률을 계산할