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dc.contributor.author최정순-
dc.date.accessioned2018-10-29T07:27:06Z-
dc.date.available2018-10-29T07:27:06Z-
dc.date.issued2016-09-
dc.identifier.citation한국데이터정보과학회지, v. 27, NO. 5, Page. 1203-1214en_US
dc.identifier.issn1598-9402-
dc.identifier.urihttp://koreascience.or.kr/article/ArticleFullRecord.jsp?cn=DJGHBY_2016_v27n5_1203-
dc.identifier.urihttps://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.11754/76834-
dc.description.abstract비만은 그 자체가 질병이면서 다른 질병의 위험인자로 사회경제학적 요인과 관련성이 높다. 급증한 국내 비만인구에 대한 사회적 차원에서의 예방을 위하여 비만과 연관성이 있는 사회경제적 요인을파악하는 것이 중요하다. 특히, 비만과 사회경제학적 요인간의 연관성은 성별에 따라 상이할 수 있으며 지역적 변동성 역시 존재한다. 본 논문에서는 공간적 상관성을 고려하여 비만율에 영향을 미치는사회경제적 요인의 효과를 성별에 따라 추정하고자 한다. 공간적 상관성을 설명하기 위하여 베이지안접근법을 기반으로 한 조건부 자기회귀모형을 고려하였다. 실증예제로 2010년 서울시 25개 자치구별비만율 자료에 대하여 제안한 공간 모형과 공간적 상관성을 고려하지 않은 모형을 적합시켜본 결과, 공간적 상관성을 고려한 모형이 모형의 적합도와 예측력 측면에서 더 우수함을 알 수 있었다. Obesity is a risk factor for various diseases as well as itself a disease and associated with socioeconomic factors. The obesity proportion has been increasing in Korea over about 15 years so that investigation of the socioeconomic factors related with obesity is important in terms of preventation of obesity. In particular, the association between obesity and socioeconomic status varies with gender and has spatial dependency. In the paper, we estimate the effects of socioeconomic factors on obesity proportion by gender, considering the spatial correlation. Here, a conditional autoregressive model under the Bayesian framework is used in order to take into account the spatial dependency. For the real applicaiton, we use the obestiy proportion dataset at 25 districts of Seoul in 2010. We compare the proposed spatial model with a non-spatial model in terms of the goodness-of-fit and prediction measures so the spatial model performs well.en_US
dc.description.sponsorship이 논문은 2015년도 정부 (미래창조과학부)의 재원으로 한국연구재단의 기초연구사업 지원을 받아 수행된 것입니다 (NRF-2015R1C1A1A02037495). This work was supported by Basic Science Research Program through the National Research Foundation of Korea (NRF) funded by the Ministry of Science, ICT & Future Planning (NRF-2015R1C1A1A02037495).en_US
dc.language.isoko_KRen_US
dc.publisher한국데이터정보과학회en_US
dc.subject공간분석en_US
dc.subject베이지안 추론en_US
dc.subject비만율en_US
dc.subject사회경제적 요인en_US
dc.subject조건부 자기회귀모형en_US
dc.subjectBayesian inferenceen_US
dc.subjectconditionally autoregressive modelen_US
dc.subjectobesityen_US
dc.subjectsocioeco-nomic statusen_US
dc.subjectspatial analysisen_US
dc.title비만율 자료에 대한 베이지안 공간 분석en_US
dc.title.alternativeBayesian spatial analysis of obesity proportion dataen_US
dc.typeArticleen_US
dc.relation.no5-
dc.relation.volume27-
dc.identifier.doi10.7465/jkdi.2016.27.5.1203-
dc.relation.page1203-1214-
dc.relation.journal한국데이터정보과학회지-
dc.contributor.googleauthor최정순-
dc.contributor.googleauthorChoi, Jungsoon-
dc.relation.code2016018654-
dc.sector.campusS-
dc.sector.daehakCOLLEGE OF NATURAL SCIENCES[S]-
dc.sector.departmentDEPARTMENT OF MATHEMATICS-
dc.identifier.pidjungsoonchoi-
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COLLEGE OF NATURAL SCIENCES[S](자연과학대학) > MATHEMATICS(수학과) > Articles
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