KCI등재
공간적 상관관계가 존재하는 이산형 자료를 위한 일반화된 공간선형 모형 개관 = Review of Spatial Linear Mixed Models for Non-Gaussian Outcomes
저자
박진철 ; Park, Jincheol (계명대학교)
발행기관
학술지명
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2015
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재,ESCI
자료형태
학술저널
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353-360(8쪽)
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1
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Various statistical models have been proposed over the last decade for spatially correlated Gaussian outcomes. The spatial linear mixed model (SLMM), which incorporates a spatial effect as a random component to the linear model, is the one of the most widely used approaches in various application contexts. Employing link functions, SLMM can be naturally extended to spatial generalized linear mixed model for non-Gaussian outcomes (SGLMM). We review popular SGLMMs on non-Gaussian spatial outcomes and demonstrate their applications with available public data.
더보기공간적으로 관측되는 연속형 자료를 분석하는 모형으로 공간적 상관관계를 고려한 다양한 정규모형이 지난 수십 년간 제안되었다. 그 중에서 공간효과를 랜덤효과로 모형화하는 공간선형모형(Spatial Linear Mixed Model; SLMM)이 가장 널리 활용되는 모형 중 하나일 것이다. 연결함수(link function)을 사용하면 SLMM을 비정규 데이터도 적용할 수 있는 일반화된 공간선형모형(Spatial Generalized Linear Mixed Model; SGLMM)으로 자연스럽게 확장할 수 있다. 이 논문에서는 가장 널리 활용되는 SGLMM을 알아보고 실제 데이터 적용사례를 R 패키지를 활용하여 제시하고자 한다.
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2002-07-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2000-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
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2016 | 0.38 | 0.38 | 0.38 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.35 | 0.34 | 0.565 | 0.17 |
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