A log-linear modelling takes a long time if the data involves many variables and if we try to deal with all the variables at once. Fienberg and Kim (1999) investigated the relationship between log-linear model and its conditional, and we will show how this relationship is employed for finding the actual model structure based on a collection of conditional log-linear structures. We show that parts of model structure can be read from conditional model structures and so that we can find the actual model structure by putting the conditional log-linear structures together as long as the conditionals are collected under some reasonable condition. The method proposed in the thesis is applied to simulated data with a strong indication that the method may be very useful for a large scale model searching. The result of this thesis can be applied for modelling all the hierarchicallog-linear models.
로그 선형 모형은 많은 변수가 포함된 데이타를 한꺼번에 처리할 때 많은 시간이 걸리게 된다. Fienberg and Kim (1999)은 로그 선형 모형과 조건부 로그 모형사이의 관계를 연구했다. 두 모형 사이의 관계가 조건부 로그 선형 구조의 결합에 기초한 실제적 모형구조를 찾는 방법을 보여줄 것이다. 모형구조의 일부를 조건부 모형구조로부터 안다면 실제 모형은 논리적 조건에 의해 결합된 조건부 모형구조에 의해 찾을 수 있다. 본 논문에 의해 제시된 방법이 모의 실험을 통한 데이타에 적용되었다. 이 방법은 큰 로그 선형모형을 찾는데 유용할 것이다. 본 논문의 결과는 계층적 구조를 가진 로그 선형모형을 모델링 할때 적용될 수 있다.
