• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제19권2호
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• pp.413-420
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• 2008

This paper suggests a marginal logit mixed-effects for analyzing repeated binary response data. Since binary repeated measures are obtained over time from each subject, observations will have a certain covariance structure among them. As a plausible covariance structure, 1st order auto-regressive correlation structure is assumed for analyzing data. Generalized estimating equations(GEE) method is used for estimating fixed effects in the model.

• 한국국방경영분석학회지
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• 제25권2호
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• pp.158-169
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• 1999

This paper is concerned with the application of generalized linear interactive modelling(GLIM) to the binary categorical data. To analyze the categorical data given by a contingency table, finding a good-fitting loglinear model is commonly adopted. In the case of a contingency table with a response variable, we can fit a logit model to find a good-fitting loglinear model. For a given $2^4$ contingency table with a binary response variable, we show the process of fitting a loglinear model by fitting a logit model using GLIM and SAS and then we estimate parameters to interpret the nature of associations implied by the model.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제26권2호
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• pp.261-276
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• 1997

In the context of binary response regression, the problem of constructing Bayesian goodness-of-link test for testing logit link versus probit link is considered. Based upon the well known facts that cdf of logistic variate .approx. cdf of $t_{8}$/.634 and, as .nu. .to. .infty., cdf of $t_{\nu}$ approximates to that of N(0,1), Bayes factor is derived as a test criterion. A synthesis of the Gibbs sampling and a marginal likelihood estimation scheme is also proposed to compute the Bayes factor. Performance of the test is investigated via Monte Carlo study. The new test is also illustrated with an empirical data example.e.

• 대한교통학회지
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• 제13권4호
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• pp.61-77
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• 1995

The main objective of this research is the development of a logit model of urban workers' auto ownership choice. For the utility specification. a variety of behavioral hypotheses about the factors which affect the urban workers' auto ownership choice are considered. Based on the behavioral hypotheses, a binary logit model of auto ownership is estimated. Empirical estimation is based on a sample of workers taken in Daegu City(1994). The binary logit model of auto ownership development in this paper provides reasonable results in terms of behavioral and statistical considerations. Furthermore, this paper develops several submarket models of auto ownership choice. Market segmentation was made using age, sex, income, home-to-work time distance. It is found that the estimated results with market segmentation are also reasonable. Finally future directions of model development are suggested.

• 대한토목학회논문집
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• 제37권2호
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• pp.437-444
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• 2017

본 연구의 목적은 고령층의 사회경제적 특성이 주택연금 이용 및 만족도에 영향을 미치는 요인을 실증분석하는 것이다. 2016년 주택연금 수요실태조사 자료를 바탕으로 이항로짓모형과 순서형로짓모형을 통한 실증분석을 실시하였다. 우선, 이항로짓모형을 활용하여 주택연금의 이용의 결정요인을 실증분석한 결과, 통계적으로 유의한 변수는 연령, 거주 지역, 보유자산, 가구원 수, 경제적으로 도움을 주고 있는 자녀의 유무로 나타났다. 구체적으로 연령이 높고, 수도권에 거주하며, 학력이 높을수록 주택연금의 이용 확률이 높아지는 것으로 추정되었다. 그리고 보유 자산이 작고, 가구원 수가 적으며, 경제적으로 도움을 주고 있는 자녀가 없는 경우에 주택연금의 이용 확률이 높아지는 것으로 추정되었다. 다음으로 순서형로짓모형을 활용하여 주택연금 이용 만족도를 실증분석한 결과, 통계적으로 유의한 변수는 연령, 성별, 거주 지역으로 추정되었다. 특히, 연령이 높고, 수도권에 거주하는 경우에는 주택연금 이용을 만족할 확률이 높아지는 것으로 추정되었다. 그리고 남성보다는 여성이 주택연금 이용에 만족할 확률이 높은 것으로 추정되었다. 실증분석 결과를 바탕으로 향후에 주택연금 가입률을 제고하고, 이용 만족도를 높이는 방안을 모색하는 것이 필요하다고 사료된다.

• 한국철도학회논문집
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• 제14권4호
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• pp.383-389
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• 2011

지금까지 고속철도와 고속도로의 계획 및 건설은 시설 간 연계 환승에 대한 고려 없이 개별시설 확충 위주로 진행되었으며. 이로 인해 시설의 효율적 투자 및 활용은 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 고속도로 연계성 향상으로 고속철도 수단선택행태에 미치는 영향을 다항로짓모형(Multinominal Logit Model)과 이항로짓모형(Binary Logit Model)을 활용하여 분석하였다. 모형개발을 위한 설문조사는 고속철도, 고속버스, 장거리 승용차 이용자를 대상으로 통행실태조사와 진술선호조사를 수행하였으며, 이를 통해 고속철도와 연계 환승수단에 대한 수단분담모형을 구축하였다. 수단선택모형을 통하여 고속도로와 고속철도가 연계 시 동탄역을 대상으로 사례분석을 수행한 결과 서울~부산 간 약 2시간의 통행시간이 단축되었으며, 이로 인해 약 30%의 수요증가 효과가 있는 것으로 분석되었다. 본 연구를 통하여 고속철도와 고속도로의 계획 시 연계 환승을 고려하여 건설 및 운영이 이루어질 경우, 고속철도의 이동성 기능과 고속도로의 접근성 기능을 결합함으로써 수단간 효율성을 극대화할 수 있을 것으로 판단된다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제10권3호
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• pp.997-1005
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• 2003

We can use the logistic model for categorical data when the response variables are binary data. In this paper we consider the problem of constructing the confidence intervals for logistic model in I${\times}$J${\times}$2 contingency table. These constructions are simplified by applying logit transformation. This transforms the problem to consider linear form which called the logit model. After obtaining the confidence intervals for the logit model, the reverse transform is applied to obtain the confidence intervals for the logistic model.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제26권4호
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• pp.493-505
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• 1997

The analysis of binary data appears to many areas such as statistics, biometrics and econometrics. In many cases, data are often collected in which some observations are incomplete. Assume that the missing covariates are missing at random and the responses are completely observed. A method to Bayesian analysis of the binary regression model with incomplete data is presented. In particular, the desired marginal posterior moments of regression parameter are obtained using Meterpolis algorithm (Metropolis et al. 1953) within Gibbs sampler (Gelfand and Smith, 1990). Also, we compare logit model with probit model using Bayes factor which is approximated by importance sampling method. One example is presented.

• 산업경영시스템학회지
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• 제20권42호
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• pp.1-8
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• 1997

In case of analysis of discrete data, it shows by way of example orthogonal array experiment for o, 1 data. This paper introduced expirical logit transformation and the type of Freeman-Tukey inverse sine transformation. As the result of analysis of variance, empirical logit transformation turned out a mistake in application but it is possible for graphical analysis by normal probability paper.

• 한국산림과학회지
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• 제105권3호
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• pp.360-365
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• 2016

본 연구는 사유림 경영 활성화 방안 중 하나인 사유림 경영 규모화 사업의 참여에 영향을 주는 산주 특성을 분석하여 사유림 경영 규모화 사업의 조기 시행과 확대를 위한 기초자료를 제공하는데 목적이 있다. 연구방법은 산주 373명을 대상으로 사유림 경영 규모화 사업의 참여의사 및 개인 특성 등을 설문조사하였으며 이항 로짓 분석(Binary-Logit Analysis)을 적용하여 사유림 경영 규모화 사업 참여에 영향을 주는 요인을 분석하였다. 로짓 분석을 위해 설정한 산주의 특성 즉, 독립변수는 성별, 연령, 학력, 직업, 소득, 거주지, 산지소유목적 그리고 산림조합 조합원 가입유무이다. 분석 결과, 사유림 경영 규모화 사업에 참여하겠다는 산주가 373명 중 267명(71.6%)이었으며 나머지 106명(28.4%)은 참여거부 의사를 나타냈다. 산주의 연령이 낮을수록, 직업은 자영업이 그리고 산지 소유 목적이 산림 경영일 경우 사유림 경영 규모화 사업 참여 확률이 높은 것으로 분석되었다.