MCMC) 기법이 많이 사용된다. MCMC 기법은 마르코프체인을 이용하여 사후분포로부터 표본을 생성하고 이 사후표본을 사용하여 사후추론을 수행하는 방법이다. 깁스 추출법, 메트로폴리스-헤이스팅스 알고리듬, 해밀턴 몬테 카를로 등이 대표적인 MCMC 기법이다.
단순한 모델의 경우 R의 기본적인 함수(lm,
MCMC) 기법이 많이 사용된다. MCMC 기법은 마르코프체인을 이용하여 사후분포로부터 표본을 생성하고 이 사후표본을 사용하여 사후추론을 수행하는 방법이다. 깁스 추출법, 메트로폴리스-헤이스팅스 알고리듬, 해밀턴 몬테 카를로 등이 대표적인 MCMC 기법이다.
단순한 모델의 경우 R의 기본적인 함수(
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
1.SNS규제의 현 실태
1) SNS규제법
전기통신사업법 일부개정법률안
제40조의2(인터넷 접속역무 제공의 준수사항 등)
③ 제1항에도 불구하고 인터넷 접속역무를 제공하는 기간통신사업자는 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 경우에는 합리적인 통신망 관리를 위하여 대통령령으로 정하는 바에 따