KCI등재
교차실험에서 AIC를 이용한 혼합모형 선택법의 비교 = Comparison of Model Selection Methods based on AIC for Linear Mixed Models under Crossover Design
저자
발행기관
학술지명
Journal of the Korean Data Analysis Society(Journal of The Korean Data Analysis Society)
권호사항
발행연도
2014
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
155-163(9쪽)
KCI 피인용횟수
1
제공처
In statistical inference AIC (Akaike information criteria) is the most popular criterion for model selection. Especially AIC is extensively used to determine the number of regressors in linear models. Under linear mixed effects model, which is an extension of linear model, marginal AIC has been used for model selection. However, marginal AIC could not consider the complexity of model when prediction of random effects is an important issue. Conditional AIC had been proposed to assess model complexity due to random effects. This article compares performance of model selection methods based on AIC for linear mixed effect models. We performed simulation study to compare properties of conditional and marginal AIC along with BIC (Bayesian information criteria) under crossover designs which use complicated structure on random effects. Results from simulation study implies more research on improvement of conditional AIC is needed since conditional AIC cannot differentiate change in number of parameters when there are large number of random effects.
더보기통계적 추론에서 모형의 선택을 하는 경우 주로 사용되는 방법이 AIC(Akaike information criteria)이며 특히 선형모형에서 독립변수의 선택에 유용하게 쓰인다. 선형모형의 확장인 혼합모형에서 주변 AIC(marginal AIC)는 임의효과의 예측에 대한 불확실성을 반영하지 못하는 단점이 있다. 임의효과의 예측이 통계적 추론에서 중요한 고려 사항인 경우 그 예측의 불확실성을 반영할 수 있도록 제안된 모형 선택법 중의 하나가 조건부 AIC(conditional AIC)이다. 신약 또는 제네릭약품을 개발할 때 약물이 인체에 흡수되는 속도와 형태를 비교 분석하는 실험은 보통 교차실험을 이용하며 이 때 피험자의 특성을 반영하는 여러 가지 임의효과의 예측과 그 분산 구조에 대한 모형의 선택은 제약에 관련된 임상실험에서 중요한 문제이다. 본 논문에서는 교차실험에서 사용되는 선형혼합모형에 대한 선택법으로서 조건부 AIC의 특성과 효율을 모의실험으로 알아보고 다른 기준과의 차이점을 비교분석하였다. 얻어진 결과는 자료의 크기가 작으면 조건부 AIC와 주변 AIC는 복잡한 모형을 선호하는 것으로 나타났으며 조건부 AIC는 임의효과의 수가 많아지면 모수의 수에 약간의 변화가 생겨도 그 차이를 구별하지 못하는 현상이 일어났다.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2004-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2002-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 1.26 | 1.26 | 1.15 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
1.05 | 0.98 | 0.956 | 0.4 |
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)