프로젝트 소개
본 과제는 관측이 완전하지 않은 복잡 중도절단 생존 데이터를 더 정확하게 분석하기 위한 통계모형과 알고리즘 개발 연구임. 코로나19 같은 전염병 자료와 고차원 대용량 생존자료에 적용 가능한 준모수적 방법론 구축이 핵심 배경임.
연구 목표는 AFT모형, 생존 분위수회귀모형, 생존 SEIR 모형을 통합적으로 발전시키고 추론적 성질을 규명하는 데 있음. 핵심 연구 내용은 로그순위 추정, 일반화 로그순위 추정, 국소가중 분위수회귀, BAR 변수선택법, 경험확률과정 기반 이론 정립 및 코로나19 실증분석 수행임. 기대 효과는 복잡 중도절단 자료의 편향을 줄이고 계산 효율을 높이며, 질병 확산과 백신 효능 분석의 신뢰도를 높이는 데 있음.