경북대학교 정치학과 BK21 플러스 연구방법론 워크숍 :

담 당: 이병재 (연세대학교 통일연구원)

일 시: 2016년 6월 12일 - 2015년 6월 13일

1. 과정 개요

워크숍 목표 및 개요	최대우도추정 (Maximum Likelihood Estimation, MLE)은 최소자승법 (Ordinary Least Squares, OLS)이 적절하지 않은 경우에 널리 쓰이는 방법입니다. 예를 들어, 종속변수가 정규분포를 따르지 않고, 베르누이, 이항분포, 프와송 분포, 지수 분포, 와이불 분포 등을 따를 때, MLE는 특히 유용한 방법입니다. 본 워크샵의 목적은 종속변수가 이산변수 (discrete dependent variable)이거나 제한변수 (limited variable)일 때 사용할 수 있는 유용한 방법으로서 MLE를 소개하는 것입니다. 이 과정을 통해 MLE의 기본원리, 특성, 다양한 종류의 실제사례의 적용 (주로 사회과학의 예), 그리고 Stata와 R을 사용한 MLE를 실행하는 방법 등을 배울 것입니다.
교재 및 참고문헌	필수: PPT 및 Handout (Lecture Notes), 참고: A. W. F. Edwards, Likelihood; Gary King, Unifying Political Methodology; William Gould, Jeffrey Pitblado and William Sribney, Meximum LIkelihood Estimation with Stata; J. Scott Long and Jeremy Freese, Regression Models for Categorical Dependent Variables using Stata, 3rd ed.
사용될 프로그램	주로 Stata를 사용할 것이며, R도 보완적으로 사용합니다.

2. 강의계획

일 시	강의 내용
6월 15일, 9:00-12:00	MLE는 언제 유용한가? 통계적 분포의 종류들 MLE의 기본원리와 MLE 추정량의 특성 선형회귀 (linear regression)와 MLE MLE 추정량의 예
6월 15일 14:00-17:00	이항형 종속변수 (binary outcome)의 예 이항형 로짓/프로빗 (binary logit/probit)의 기본원리 이항형 로짓/프로빗의 결과해석 이항형 로짓의 예측확률 계산법
6월 16일 9:00-12:00	순서형 종속변수(ordered outcome)의 예 순서형 로짓/프로빗 (ordered logit/probit)의 기본원리 순서형 로짓/프로빗의 결과해석 및 예측확률 계산 다항형 종속변수 (nominal outcome) 다항형 로짓/프로빗(multinomial logit/probit)의 기본가정 및 원리 다항형 로짓/프로빗의 결과해석 및 예측확률 계산 (계속)
6월 16일 14:00-17:00	다항형 로짓/프로빗 (계속) 수강하는 분들의 선호도에 따라, 여타의 MLE를 사용한 방법들 (conditional logit, cumulative logit, panel ordered logit, count regression, event history 중)을 간략히 소개하거나, 수강하는 분들의 개인별 데이터 분석을 실행할 예정입니다.