애마야... 너도 늙었구나

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제 자동차는 2005에 생산된 GM대우의 라세티 1.6 다이어몬드입니다. 이제 10년차! 이야... 저의 석사와 박사과정을 버텨준 든든한 파트너입니다. 점차 상태가 나빠지고 외관도 지난 10년전과 비교할 때 결코 좋지 않습니다. 세월을 느낄 수 있는 좋은 차입니다.

참으로 모자란 점이 많은 GM대우입니다. 이 차의 단점을 열거하면 너무 많습니다. 변속충격, 말도 안되는 토크밴드 설정, 다루기 어려운 핸들링, 너무 작은 바퀴 사이즈, 400cc 모자란 배기량, 50마력 모자란 출력, 부실한 내부, 금방 한계에 다다르는 서스펜션 등등등...

그렇지만 제가 이 차를 좋아하는 결정적인 이유! (저는 소유는 하지 않았지만 취미로 다양한 차종을 다루어보았고, 모터사이클 매니아였슴다) 기본에 충실한 응답성, 잘 들리는 엔진소리 때문입니다. 무엇보다 한없이 250cc 바이크에 가까운 감성은 이 차의 큰 매력이 아닐까요?

아...그런 이 차가 이제 눈속에 나뒹굴고 있어도 시큰둥... 가족이 늘어 빨랑 다른 차로 갈아탈 시점이 다 되었다는 압박... 너와 지낼 날도 이제 얼마 안남았구나. ㅜ.ㅜ

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Bradley-Terry Model: paired comparison models

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동기 세상에는 비교할 것이 많습니다. 여러분에게 3가지 옵션이 주어져 있다면 전부 세 번 비교를 할 수 있습니다. 예를 들어, 사과, 바나나, 파인애플 중에서 무엇을 더 좋아하는지 물어볼 수 있습니다. 사과를 A, 바나나를 B, 파인애플을 C라고 하면 A 와 B B 와 C A 와 C 이렇게 비교할 수 있습니다. 비교는 어렵지 않지만, 만약 여러분이 채식을 좋아하는지 육식을 좋아하는지에 따라 비교의 결과가 다른지 알아보려면 어떠한 방법을 써야 할까요? Bradley-Terry의 로그선형모델(Log-Linear Bradley-Terry model, LLBT Model)을 사용하면 답을 얻을 수 있습니다. Paired-comparison 분석 방법은 Categorical data analysis의 일종으로 연구에 응용할 수 있는 여지가 많은 분석 방법입니다. Worth Parameter 우선 worth parameter에 대해 설명을 해야겠습니다. 위의 식은 객체 j를 객체 k보다 좋아할 확률을 계산하는 함수를 보여줍니다. 이때 계산에 사용되는 파이를 worth parameter라고 합니다. worth parameter가 주어져 있다면 선호하는 확률을 계산할 수 있다는 의미입니다. 예를 들어 j의 worth parameter가 7이고, k의 worth parameter가 3이리면 j를 k보다 좋아하는 확률은 0.7(=7/(7+3))입니다. Design Structure LLBT에 관련된 자세한 연구는 Fienberg & Larntz (1976)이나 Dittrich et al. (1998)을 참조하시고... 여기서는 간단히 데이터를 정리해서 {prefmod} 패키지로 LLBT를 사용하는 방법에 초점을 맞추겠습니다. 우선 Response는 결과값을 기록하는 방법입니다. 비교의 앞쪽을 선호하면 1, 뒤쪽을 선호하면 -1이라고 기록했습니다. 미리 설명하지만 {prefmod}에서는 앞쪽을 선호하면 1,...
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