가산 자료 분석에 대한 추론과 응용

2023과학기술정보통신부개인기초연구(과기정통부)
프로젝트 소개
본 과제는 0이 지나치게 많이 나타나는 영과잉 가산자료를 더 정확하게 분석하기 위한 베이지안 통계 방법 개발 연구임. 사회과학, 의학, 공학, 스포츠 자료에서 자주 발생하는 영과잉 현상을 고려하여 편향을 줄이고 신뢰도 높은 추론 체계 구축을 목표로 함. 연구 목표는 영과잉 이항분포와 영과잉 이변량 이항분포에서 무정보 사전분포, 내재적 사전분포, 제프리스 사전분포를 유도하고, 변화점 감지, 회귀모형, 모형선택, MCMC 및 E-M알고리즘을 정립하는 데 있음. 이를 통해 보다 유연한 분포와 계산 방법론을 확보하고, 스포츠 전력분석, 경기 예측, 연봉 책정, 의학·보험·행정 자료분석에 활용 가능한 확장성 높은 통계 기반 마련이 기대됨
영과잉 분포무정보 사전분포이원분할법변화점이변량 이항분포내재적 사전분포폴리아 감마분포베이즈 요인zero-inflated distributionnoninformative priorbinary segmentation procedurechange pointbivariate binomial distributionintrinsic priorPolya-gamma distributionBayes factorposterior propriety
참여형태
주관
사업명
개인기초연구(과기정통부)
부처명
과학기술정보통신부
주관기관명
한양대학
과제 수행연도
2023
과제 수행기간
2021.03.01 ~ 2026.02.28
과제 고유번호
1711185936
연구 개발단계
기초연구
연구비
총연구비
101,818,000
정부지원연구개발비
101,818,000
위탁연구비
0
민간연구비
0
주관/협동기관 정보
주관/협동수행기관명연구수행주체지역
주관한양대학대학경기도
과제 기반 국내외 특허0건
출원/등록 기관발명의 명칭출원일자출원국가출원번호등록일자등록번호
과제 기반 SCI(E) 논문0건
논문명학술지명DOI/URL