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반응변수가 영과잉-포아송 분포를 따를 때, 영을 과잉으로 하는 확률과 포아송 평균들이 공변량들의 선형함수로 표현되는 것이 영과잉-포아송 회귀모형이다. 만약 공변량들에 의해 종속되는 두 개의 반응변수들이 서로 상관관계가 있다면, 이는 일변량이 아니라 이변량 영과잉-포아송 회귀모형으로 적합시켜야 할 것이다. 이변량모형인 경우 공변량이 서로 같은 경우와 다른 경우의 모형이 다르게 된다. 본 논문은 공변량이 서로 다를 때, 일변량 영과잉-포아송 회귀모형을 이변량으로 확장하고 간단한 모의실험과 실제자료를 이용하여 분석할 것이다. 또한 의사결정나무분석을 통하여 이변량 영과잉-포아송 회귀모형과 나무구조모형과 비교할 것이다.주요용어 : 영과잉-포아송 분포, 이변량 영과잉-포아송 회귀모형, 의사결정 나무모형.
The Zero-Inflated Poisson regression model is linear function of covariates which are probabilities of perfect state of zeros and Poisson means. If two response variables which are depend on covariates are correlated, we have to apply not to the univariate zero-inflated Poisson regression model but to the bivarate model. In this paper, we extend the univariate zero-inflated Poisson regression model to the bivariate model with unequal covariates. Also we simulate and analize the bivariate zero-inflated regression model. An real example was applied to this model. We also compare the fitness of bivariate zero-inflated Poisson regression model with the decision tree model.
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Zero-Inflated Poisson Distribution, Bivariate Zero-Inflated Poisson Regression Model, Decision Tree Model.
