KCI등재
이항 회귀모형의 연결함수 오지정 문제에서 확률화된 분위수 잔차 사용에 대한 연구 = On the usage of the randomized quantile residuals for the link misspecification in logistic regression models
저자
발행기관
학술지명
Journal of the Korean Data Analysis Society(Journal of The Korean Data Analysis Society)
권호사항
발행연도
2022
작성언어
-주제어
KDC
310
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
1693-1704(12쪽)
DOI식별코드
제공처
반응변수가 베르누이 혹은 이항분포를 따를 때 공변량들로 관심사건이 발생할 확률을 예측하는 모형에 흔히 로지스틱 회귀모형이 사용된다. 이는 로지스틱 연결함수를 사용한 일반화 선형모형의 일종으로 실제 자료를 생성시키는 연결함수가 로지스틱 연결함수가 아닐 때 연결함수 오지정(link misspecification) 문제가 발생한다. 회귀모형을 진단하는 방법으로 잔차를 활용할 수 있지만, 반응변수가 범주형이면 잔차들의 활용도가 일반적인 선형회귀분석에 비하여 떨어지게 된다. 이를 보완하기 위하여 확률화된 분위수 잔차(randomized quantile residual)를 사용할 수 있는데 이들은 모형이 정확할 때 정규분포를 따르도록 정의되었다. 본 연구에서는 연결함수 오지정 문제를 진단하기 위한 확률화된 분위수 잔차의 활용도를 살펴보았다. 실제 자료를 생성시키는 연결함수가 로지스틱 연결함수가 아닐 때 로지스틱 회귀모형을 사용한 경우, 확률화된 분위수 잔차들의 정규성 검정을 통하여 연결함수의 오지정 유무를 진단할 수 있는지 다양한 모의실험을 통하여 검증하였다. 이를 통하여 로지스틱 연결함수가 실제 연결함수를 잘 근사하지 못하여 실제 연결함수가 적합된 로지스틱 연결함수와 차이가 클 때 확률화된 분위수 잔차들은 정규분포를 따르지 않게 됨을 확인하였다.
더보기Logistic regression model is usually used when the response is Bernoulli or binomial to predict the probability of event of interest. Specifically, the logistic model is a generalized linear model(GLM) where the assumed link function is the inverse CDF of the logistic distribution. The link misspecification often occurs when the true link is not the logistic link function. In addition, residuals in the binomial GLM model are of less practical use for diagnostics because the response is not continuous. Randomized quantile residuals are an alternative option because they are defined to follow the standard normal distribution. In this study, we investigated the usage of the randomized quantile residual to diagnose the link misspecification. When the logistic regression is fitted to the data where the true data generating process is irrelevant to the logistic link function, we consider the normality test on the randomized quantile residuals from the misspecified logistic regression model and explore whether the link misspecification can be detected or not via extensive simulation studies. We have found that the randomized quantile residual is far from the normality especially when the fitted logistic link function fails to approximate the true link function so that their gap is big.
더보기분석정보
서지정보 내보내기(Export)
닫기소장기관 정보
닫기권호소장정보
닫기오류접수
닫기오류 접수 확인
닫기음성서비스 신청
닫기음성서비스 신청 확인
닫기이용약관
닫기학술연구정보서비스 이용약관 (2017년 1월 1일 ~ 현재 적용)
학술연구정보서비스(이하 RISS)는 정보주체의 자유와 권리 보호를 위해 「개인정보 보호법」 및 관계 법령이 정한 바를 준수하여, 적법하게 개인정보를 처리하고 안전하게 관리하고 있습니다. 이에 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체에게 개인정보 처리에 관한 절차 및 기준을 안내하고, 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수립·공개합니다.
주요 개인정보 처리 표시(라벨링)
목 차
3년
또는 회원탈퇴시까지5년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한3년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한2년
이상(개인정보보호위원회 : 개인정보의 안전성 확보조치 기준)개인정보파일의 명칭 | 운영근거 / 처리목적 | 개인정보파일에 기록되는 개인정보의 항목 | 보유기간 | |
---|---|---|---|---|
학술연구정보서비스 이용자 가입정보 파일 | 한국교육학술정보원법 | 필수 | ID, 비밀번호, 성명, 생년월일, 신분(직업구분), 이메일, 소속분야, 웹진메일 수신동의 여부 | 3년 또는 탈퇴시 |
선택 | 소속기관명, 소속도서관명, 학과/부서명, 학번/직원번호, 휴대전화, 주소 |
구분 | 담당자 | 연락처 |
---|---|---|
KERIS 개인정보 보호책임자 | 정보보호본부 김태우 | - 이메일 : lsy@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0439 - 팩스번호 : 053-714-0195 |
KERIS 개인정보 보호담당자 | 개인정보보호부 이상엽 | |
RISS 개인정보 보호책임자 | 대학학술본부 장금연 | - 이메일 : giltizen@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0149 - 팩스번호 : 053-714-0194 |
RISS 개인정보 보호담당자 | 학술진흥부 길원진 |
자동로그아웃 안내
닫기인증오류 안내
닫기귀하께서는 휴면계정 전환 후 1년동안 회원정보 수집 및 이용에 대한
재동의를 하지 않으신 관계로 개인정보가 삭제되었습니다.
(참조 : RISS 이용약관 및 개인정보처리방침)
신규회원으로 가입하여 이용 부탁 드리며, 추가 문의는 고객센터로 연락 바랍니다.
- 기존 아이디 재사용 불가
휴면계정 안내
RISS는 [표준개인정보 보호지침]에 따라 2년을 주기로 개인정보 수집·이용에 관하여 (재)동의를 받고 있으며, (재)동의를 하지 않을 경우, 휴면계정으로 전환됩니다.
(※ 휴면계정은 원문이용 및 복사/대출 서비스를 이용할 수 없습니다.)
휴면계정으로 전환된 후 1년간 회원정보 수집·이용에 대한 재동의를 하지 않을 경우, RISS에서 자동탈퇴 및 개인정보가 삭제처리 됩니다.
고객센터 1599-3122
ARS번호+1번(회원가입 및 정보수정)