다단계 일반화 선형모형을 위한 통계 패키지 분석 : SAS를 중심으로

Abstract

Lee 와 Nelder 가 제안한 다단계 일반화 선형 모형은 종속변수뿐만 아니라 변량효과에도 다양한 분포를 설정하여 체계적인 분석을 실시 한 수 있는 포괄적인 선형 모형 기법으로서, 임상자료뿐만 아니라, 금융, 임상, 기상, 의학 등의 반복측정된 자료 뿐만 아니라, 시계열, 경시적 자료 분석에 활용 될 수 있다. 다단계 일반화 선형 모형은 이론적으로도 상당히 많은 논의가 되어 새로운 선형 모형 분석의 한 분야로서 정착했을 뿐만 아니라, 통계적 전문가가 아니지만, 보다 체계적인 분석을 원하는 사람들을 위해 R 과 연계된 프로그램 패키지도 완성이 되어있다. 현재는 코딩을 직접 하는 것이 아닌 메뉴를 이용하여 보다 손쉽게 활용할 수 있는 패키지를 개발 중에 있다. 본 논문에서는 반도체 생산공정에서의 기판의 휘어짐과 각 공정의 프로세스에 관련된 변수들과의 상호작용을 연구한 semiconductor data 를 이용하여 현재 개발되어 있는 R 프로그램의 HGLM package 와 SAS 의 GLM procedure 를 비교하여 다단계 일반화 선형모형을 보다 널리, 또한 손쉽게 사용할 수 있는 가능성에 대해서 논의해보고자 한다.