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    ⅰ ⅱ ⅲ ⅳ ⅴ ⅵ ⅶ ⅷ ⅸ ⅹ Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ Ⅵ Ⅶ Ⅷ Ⅸ Ⅹ
    ا ب ت ث ج ح خ د ذ ر ز س ش ص ض ط ظ ع غ ف ق ک ل م ن ه و ی
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    Goodness-of-fit in GLMM based on cusum residuals implemented by R = R 언어로 구현한 일반화 선형 혼합 모형의 잔차 누적 합을 이용한 적합도

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    https://www.riss.kr/link?id=T12896599

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    일반화 선형 혼합 모형은 일반화 선형 모형을 확장하여 선형예측변수에 고정효과 뿐만 아니라 랜덤효과를 추가시켜서 얻은 모형이다. 이 모형은 이항또는 포아송 반응들의 과산포에 부합되는 종단연구 또는 반복측정연구에 유용하게 쓰인다.
    본 연구에서는 일반화 선형 혼합 모형에서 Pan and Lin (2005)이 제안한 잔차 누적 합을 이용한 적합도 검정 방법을 소개하였고 이 과정들을 R로 구현하는데 초점을 맞추었다. 그리고 구현한 R 프로그램에 실제 데이터를 적용해 보았다.
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    일반화 선형 혼합 모형은 일반화 선형 모형을 확장하여 선형예측변수에 고정효과 뿐만 아니라 랜덤효과를 추가시켜서 얻은 모형이다. 이 모형은 이항또는 포아송 반응들의 과산포에 부합되...

    일반화 선형 혼합 모형은 일반화 선형 모형을 확장하여 선형예측변수에 고정효과 뿐만 아니라 랜덤효과를 추가시켜서 얻은 모형이다. 이 모형은 이항또는 포아송 반응들의 과산포에 부합되는 종단연구 또는 반복측정연구에 유용하게 쓰인다.
    본 연구에서는 일반화 선형 혼합 모형에서 Pan and Lin (2005)이 제안한 잔차 누적 합을 이용한 적합도 검정 방법을 소개하였고 이 과정들을 R로 구현하는데 초점을 맞추었다. 그리고 구현한 R 프로그램에 실제 데이터를 적용해 보았다.

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    목차 (Table of Contents)

    • Chapter 1. Introduction 1
    • Chapter 2. Goodness-of-Fit Method in a GLMM 3
    • 2.1. Generalized Linear Mixed Model 3
    • 2.2. Goodness-of-Fit Method 5
    • Chapter 1. Introduction 1
    • Chapter 2. Goodness-of-Fit Method in a GLMM 3
    • 2.1. Generalized Linear Mixed Model 3
    • 2.2. Goodness-of-Fit Method 5
    • Chapter 3. Cumulative Sums of Residuals Implemented by R 7
    • 3.1. Cumulative Sums of Residuals 7
    • 3.2. Algorithms 9
    • Chapter 4. Examples 13
    • 4.1. Epileptic Seizure Data 13
    • 4.2. Mumps Data 16
    • Chapter 5. Conclusion and Further Research 17
    • References 18
    • Abstract (in Korean) 20
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