음이항 모형을 이용한 SMS 확산 요인에 관한 연구

• 영문명: A Study on SMS Expansion Using Negative Binomial Regression
• 발행기관: 한국자료분석학회
• 저자명: 전희주(Heuiju Chun) 김호일(Hoil Kim)
• 간행물 정보: 『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.10 No.4, 2065~2073쪽, 전체 9쪽
• 주제분류: 자연과학 > 통계학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2008.08.30

국문 초록

본 연구에서는 이동통신 A회사의 데이터를 이용해 연령, 요금제, SMS 문자할인 부가서비스, 단말기 제조회사, 음성통화, 네트워크(network) 효과, 통화집중도 등이 SMS 이용에 미치는 영향을 포아송(Poisson) 회귀모형과 음이항(negative binomial) 회귀모형을 통해 찾아보고자 한다. SMS 이용 횟수는 평균보다 분산이 매우 큰 과대산포(overdispersion)가 존재하는 경우로서 포아송 회귀모형보다는 음이항 분포를 이용한 음이항 회귀모형을 이용한 적합이 더 좋은 결과를 보였다. 분석결과 SMS 확산 요인으로 SMS(short message service) 무료건수를 제공하는 기본요금제와 메시징 부가서비스 가입의 SMS관련 요금제가 가장 크게 영향 미쳤으며 다음으로 연령, 음성통화(minute of usage, MOU)가 크게 미치는 순으로 나타났다.

영문 초록

It is studied whether age, call plan, message additional service, handset manufactures, MOU(Minute of usage), network effect, call concentration have an effect on recent SMS expansion using Poisson regression model and negative binomial regression. As SMS count data have overdispersion such that variance is bigger than mean, it is shown as a good substitute for Poisson regression model since the data has overdispersion. The most influencing factor for SMS expansion is the basic call plan. And next voice MOU, age, message additional service follow.

목차

1. 서론

2. SMS 이용 기초분석

3. SMS 확산 요인 분석

4. 결론 및 제언

참고문헌

키워드

음이항 회귀모형 포아송 회귀모형 과대산포 SMS negative binomial regression model Poisson regression model overdispersion