저작자표시 - 비영리 - 변경금지 2.0 대한민국 이용자는아래의조건을따르는경우에한하여자유롭게 이저작물을복제, 배포, 전송, 전시, 공연및방송할수있습니다. 다음과같은조건을따라야합니다 : 저작자표시. 귀하는원저작자를표시하여야합니다. 비영리. 귀하는이저작물을영리목적으로이용할수없습니다. 변경금지. 귀하는이저작물을개작, 변형또는가공할수없습니다. 귀하는, 이저작물의재이용이나배포의경우, 이저작물에적용된이용허락조건을명확하게나타내어야합니다. 저작권자로부터별도의허가를받으면이러한조건들은적용되지않습니다. 저작권법에따른이용자의권리는위의내용에의하여영향을받지않습니다. 이것은이용허락규약 (Legal Code) 을이해하기쉽게요약한것입니다. Disclaimer
이학석사학위논문 minitab 중심의다단계일반화선형모형을위한통계 패키지연구 2013 년 2 월 서울대학교자연과학대학원 통계학과 강선영
minitab 중심의다단계일반화선형모형을위한통계 패키지연구 지도교수이영조 이논문을이학석사학위논문으로제출함 2012 년 10 월 서울대학교자연과학대학원 통계학과 강선영 강선영의이학석사학위논문을인준함 2012 년 12 월 위원장김우철 ( 인 ) 부위원장이영조 ( 인 ) 위원임요한 ( 인 )
minitab 중심의다단계일반화선형모형을위한통계 패키지연구 by Sunyoung Kang A Thesis submitted in fulfillment of the requirement for the degree of Master of Philosophy in Statistics The Department of Statistics College of Natural Sciences Seoul National University December, 2012
- I -
- II -
- 1 -
- 2 -
- 3 -
distribution Normal 1 Poisson log exp binomial log { } log{ exp } gamma - -log {- } distribution Normal 1 0 gamma log exp 1 beta log { } log{ exp } 1/2 inverse-gamma - -log{- } 1-4 -
log log log log dist. * dist. Model Normal id Normal id Conjugate HGLM Linear mixed model Binomial logit Beta logit Conjugate HGLM beta-binomial model Binomial logit Normal id Binomial GLMM Binomial comp Gamma log HGLM Gamma recip Inverse-gamma recip Conjugate HLM Gamma log Inverse-gamma recip Conjugate HLM with non-canonical link Gamma log Gamma log HGLM Poisson log Normal id Poisson GLMM** Poisson log Gamma log Conjugate HGLM - 5 -
log - 6 -
- 7 -
log log - 8 -
- 9 -
log log log Criterion Arguments Estimated Eliminated Approximation None - 10 -
기 능 내 용 기초통계 통계량구하기, 검 추정, 상관분석, 공분산분석, 카이제곱검정등 그래프분석 히스토그램, 파레토도, 산점도, 상자그림등 다변량분석 주성분분석, 요인분석, 군집분석등 신뢰도및생존분석 분포분석, 생존데이터의회귀분석, 수익분석등 시계열분석 추세분석, ARIMA 등 실험계획법 분산분석, 회귀분석, 요인실험, 혼합물실험, 반응표면, 다구찌법등 공정능력분석, 각종관리도, 품질도구 특성요인도, Gage R&R, 정규검정, 검출력과샘플크기등 1) MINITAB 실무완성, 이레테크미니탭사업부, 새한미디어주식회사공동저 - 11 -
2) An Introduction to Categorical Analysis by Alan Agresti, Chapter 4 - Generalized Linear Models - 12 -
- 13 -
통계량명 통계량명 통계량명 평균 사분위간범위 왜도 평균의표준오차 최빈값 첨도 표준편차 절사평균 MSSD 분산 합 비결측값개수 변동계수 최소값 결측값개수 제 1 사분위수 최대값 관측치개수 중위수 범위 누적개수 제 3 사분위수 제곱합 백분율 누적백분율 - 14 -
Least Squares Regression Logistic Regression 구분 Resression Stepwise Best Subsets Fitted Line Plot Residual Plots Binary Logistic Regression 회귀분석 단계별회귀 최적의회귀모형회귀식 plot 잔차 plot 로지스틱회귀분석 내용단순, 다중회귀분석을수행한다. 회귀분석의통계치들이저장되며, 잔차진단을수행하고, 점추정과예측치, 신뢰구간을생성한다. 또한 lack-of fit 테스트도수행한다. 유용한설명변수들의조합을찾기위해변수들에대해회귀분석시빼고더하기를수행한다. 이런방법에는세가지가있다. standard stepwise regression (adds and remones variables), forward selection (adds variables), backward elimination (removes variables) 등이그것이다. maximum criterion을사용해최적의회귀식조합을찾는다. 선형과 2,3차다항식의그림과함께회귀분석을한다. 잔차분석을위한여러가지그림들을출력한다. binary 변수에대한회귀분석을수행한다. 3) 3) MINITAB 실무완성, 이레테크미니탭사업부, 새한미디어주식회사공동저 - 15 -
Ordinal Logistic Regression Nominal Logistic Regression 로지스틱회귀분석 로지스틱회귀분석 척도변수에대한회귀분석을수행한다. 명목변수에대한회귀분석을수행한다. - 16 -
- 17 -
log exp exp - 18 -
- 19 -
- 20 -
- 21 -
- 22 -
exp exp - 23 -
- 24 -
- 25 -
- 26 -