다단계 일반화 선형모형을 이용한 split-plot design 자료의 분석

Abstract

최근에는 자료의 형태가 복잡해지고 측정될 수 없는 효과도 존재한다. 이러한 이유로 랜덤효과를 다룬 모형에 대한 중요성이 증대되고 있다. 다단계 일반화 선형모형(HGLMs)은 기존의 고정효과만이 아닌 랜덤효과에 대해서 GLM과 같은 임의의 분포를 설정이 가능한 확장된 선형 모형이다. 또한 Lee와 Nelder에 의해 제안된 DHGLM은 랜덤 효과의 평균 및 분산을구체화 할 수 있다. 본 논문에서는 LMM과 HGLMs에 대하여 분할구배치법 자료를 적합한 뒤 모형 적합도 등을 비교하여 더 나은 결과를 제시한다.