문단 (context)
일반적으로 선택편의는 개인의 근로여부, 또는 신약의 치료 효과를 분석할 때와 같이, 이항선택모형으로 도출하는 경우가 많다. Heckman의 2단계 추정법이 이러한 이항선택모형을 통해 선택편의를 보정하는 대표적인 예이다(Heckman, 1979). 반면, 노동자들이 취업할 지역을 선택하는 문제는 고려하는 지역의 개수만큼 선택지가 존재하기 때문에 이항선택모형이 아닌 다항선택모형으로 다루어야 하는 측면이 있다. 하지만 이러한 경우에는 고려하는 모든 지역이 노동자의 선택 기준에 반영되어야 하기 때문에 선택편의를 도출하는 것이 쉽지 않다. 이와 같이 노동자가 취업 지역을 선택하는 문제를 모형화할 때 발생할 수 있는 우려들을 Dahl(2002)은 크게 다음의 네 가지로 정리하였다(이치호, 2017). 첫째로, 일명 차원의 저주(curse of dimensionality)를 언급하였는데, 수많은 선택지로 인해 추정해야 할 변수의 양이 기하급수적으로 증가한다는 점을 지적하였다.
기계독해 질의응답 4건
| question_id | 질문 | 답변 불가 | 정답 |
|---|---|---|---|
| 998545 | 신약의 치료 효과를 분석 할 때 어떤 모형으로 가장 많이 도출하지 | 가능 | 이항선택모형 |
| 998546 | 무엇을 신약의 치료 효과를 분석 할 때 가장 많이 사용해 | 가능 | 이항선택모형 |
| 998547 | 새로운 약의 치료 효과를 분석할 때 가장 많이 이용하는 모형은 무엇일까 | 가능 | 이항선택모형 |
| 998548 | 구약의 치료 원인을 분석 할 때 어떤 모형으로 가장 많이 도출하지 | 불가 | 이항선택모형 |