• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2002년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.29-34
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• 2002

$p=(p_{}1,p_{2},{\cdots},p_{k})^{T}$의 확률벡터를 가진 다항분포로부터 관측된 칸 돗수(cell frequency) 벡터가 $N=(N_{1},N_{2},{\cdots},N_{k})^{T}$이며 ${\sum}{\limits}_{j=1}^{k}N_{j}=n$이라 하자. 총돗수 n이 칸의 총갯수 k에 비하여 상대적으로 매우 작을 때 이러한 이산형 자료를 희박다항분포자료(sparse multinomial data)라 한다. 이러한 희박다항분포자료의 칸들이 순서화 되어 있을 때 우리는 i번째 칸의 확률 $p_{i}$를 돗수 추정량 $N_{j}/n$ 들을 평활함으로써 추정 할 수 있다. Aerts, et al.(1997)과 Baek(1998) 등에 의해 제안된 국소최소제곱기준에 근거한 국소다항커널추정량은 희박점근일치성의 좋은 성질을 가짐에도 불구하고 확률추정지가 음수값을 가질 수 있는 단점을 내포하고 있다. 본 연구에서는 이러한 단점을 극복하기 위하여 국소최대우도 기준에 근거한 새로운 커널추정량을 제안하고, 그것의 점근적 성질을 연구하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제7권2호
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• pp.257-262
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• 1996

본 논문은 스플라인 희귀모형에서 평활모수를 추정할 때 사전 작업으로 영향력 진단을 하는 문제를 다룬다. 평활모수의 추정방법으로 일반화최대우도함수법을 사용할 때, 얻어지는 추정 치에 영향을 주는 관측치를 진단하는 측도를 제안하고, 찾아낸 영향력 관측치를 수정하여 올바른 평활모수 추정치를 찾는 방법을 소개한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제15권3호
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• pp.465-481
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• 2008

문항반응이론(Item response theory: IRT)에서는 문항이 가지고 있는 특성을 기초로 피험자의 능력을 추정하고 동시에 각 문항별 문항특성곡선(Item characteristics curve: ICC)을 이용하여 문항모수를 추정하게 된다. 그러나 모수추정에 있어서 최대 우도추정의 경우는 초기값과 다른 여러 문제들이 발생할 수 있다. 본 연구에서는 추정 문제 해결방법의 대안으로 점근적 근사화 방법(Asymptotic approximation method: AAM)을 제안한다. 이는 자료의 수가 적거나 국소 변동이 있는 경우에 효과적인 추정방법이라고 할 수 있다. 이에 개발된 'Any Assess' 시스템을 모의실험을 통하여 신뢰성을 검정하였다.