| 연구목표 | 
                                본 연구자의 연구 주제는 다변량 범주형 자료 내에 횡단면적(cross-sectional) 또는/그리고 경시적(longitudinal) 종속성(dependency)을 반영하기 위하여 잠재변수들 간의 계층적(hierarchical) 구조를 고려하는 고차원(higher order) 잠재변수 모형에 대한 연구이다. 궁극적인 연구목표는 고차원 잠재변수 모형을 통해 ... | 
                            
                            
                                | 연구내용 | 
                                ■ 1년차 - 다변량 범주형 자료 및 잠재변수의 종속성 연구사안을 다각적으로 고려하기 위한 다차원적(multi-dimensional) 정보, 예를 들어, 사춘기 우울증과 관련하여, 약물사용, 가족관계 등 청소년의 행동 및 정서적 특성과 같은 다양한 속성 변수들을 함께 살펴볼 필요가 있다. 이렇듯 속성이 다양할 때 측정변수들 기저에는 둘 이상의 잠재변수가 존... | 
                            
                            
                                | 기대효과 | 
                                본 연구는 다양한 분야에서 범주형 자료 형태로 공표되는 수많은 데이터 내에 보다 중요한 정보에 집중할 수 있도록 도움을 줄 수 있으므로, 방대한 공공데이터 및 빅데이터 내 의미있는 정보를 파악 및 활용할 수 있는 기초연구로 중요한 가치가 있다고 할 수 있다. 또한 본 연구는 유전자 정보와 같은 매우 많은 차원을 갖는 범주형 자료 연구에 대한 토대가 될 것이... | 
                            
                            
                                | 키워드 | 
                                다변량,범주형자료,잠재변수,잠재범주,고차원,무응답,결측 매커니즘,대체 |