• Title/Summary/Keyword: 다변량 통계분석

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A Study on Multivariate Tests in the Profile Analysis (프로파일 분석에서의 다변량 검정법 비교 연구)

  • 박진경;박태성
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.12 no.1
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    • pp.97-107
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    • 1999
  • 프로파일 분석은 반복측정 자료를 분석하는데 있어서 널리 사용되는 다변량 분석모형이다. 프로파일 분석에서는 처리 그룹간의 비교와 반응 프로파일의 평행성 검정을 위해서 4가지 검정통계량이 널리 사용되고 있다. 이들 검정통계량은 Wilks의 통계량($\Lambda$), Pillai's Trace 통계량(V), Hotelling-Lawley Trace 통계량(U), Roy's Maximum Root 통계량($\Theta$ )이다. 그 동안 이들 통계량들을 비교하기 위한 여러 연구가 있었지만 주로 일반적인 다변량 분산분석 모형에 근거한 비교였다. 본 논문에서는 자료가 반복측정 자료이고 우리의 관심이 프로파일 분석에 있을 때에 이 4가지 통계량의 비교에 초점을 맞추었다.

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A Comparison of Multivariate R-Techniques in SAS, SPSS, Minitab and S-plus (SAS, SPSS, MINITAB, 5-PLUS에서 다변량 R-기법의 비교)

  • 최용석;문희정
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.17 no.1
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    • pp.153-164
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    • 2004
  • In this study, we compare multivariate R-techniques in the up-to-date versions of SAS, SPSS, Minitab and S-plus. The direct input method by typing in command is considered for SAS, while the menu-driven method is considered for SPSS, Minitab and S-plus. Comparison was made in terms of input data format, input option, charts and outputs.

Multivariate Volatility Analysis via Canonical Correlations for Financial Time Series (정준상관분석을 통한 다변량 금융시계열의 변동성 분석)

  • Lee, Seung Yeon;Hwang, S.Y.
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.27 no.7
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    • pp.1139-1149
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    • 2014
  • Multivariate volatility is summarized through canonical correlation analysis (CCA). Along with the standard CCA, non-negative and sparse canonical correlation analysis (NSCCA) is introduced to make sure that volatility coefficients are non-negative and the number of coefficients in the volatility CCA is as small as possible. Various multivariate financial time series are analyzed to illustrate the main contribution of the paper.

Development of Statistical System for Checking Multivariate Normality and Outliers (다변량 정규성과 이상치 검정을 위한 통계 시스템 개발)

  • 최용석;김종건;강명래
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.14 no.2
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    • pp.223-231
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    • 2001
  • 다변량분석 기법을 위해서는 자료가 정규성(normality)가정을 만족해야한다. 본 연구에서는 GUI환경에서 일변량 및 다변량자료의 정규성검정, 이상치제거 및 변수변환을 하는 시스템을 Visual Basic 언어로서 구축하여 사용자들이 보다 편리하게 사용할 수 있음을 소개 하고자 한다.

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A simulation study on projection pursuit discriminant analysis (투사지향방법에 의한 판별분석의 모의실험분석)

  • 안윤기;이성석
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.5 no.1
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    • pp.103-111
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    • 1992
  • The projection pursuit method has been gussested as a technique for the analysis of the multivariate data. This method seeks out interesting linear projections of the multivariate data onto a line of a plane to solve the curse or dimensionality. In this paper we developed the discriminant analysis by using the projection method and simulations were used for comparison between this and other existing discriminant analysis methods.

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Comparison of Principal Component Regression and Nonparametric Multivariate Trend Test for Multivariate Linkage (다변량 형질의 유전연관성에 대한 주성분을 이용한 회귀방법와 다변량 비모수 추세검정법의 비교)

  • Kim, Su-Young;Song, Hae-Hiang
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.21 no.1
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    • pp.19-33
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    • 2008
  • Linear regression method, proposed by Haseman and Elston(1972), for detecting linkage to a quantitative trait of sib pairs is a linkage testing method for a single locus and a single trait. However, multivariate methods for detecting linkage are needed, when information from each of several traits that are affected by the same major gene are available on each individual. Amos et al. (1990) extended the regression method of Haseman and Elston(1972) to incorporate observations of two or more traits by estimating the principal component linear function that results in the strongest correlation between the squared pair differences in the trait measurements and identity by descent at a marker locus. But, it is impossible to control the probability of type I errors with this method at present, since the exact distribution of the statistic that they use is yet unknown. In this paper, we propose a multivariate nonparametric trend test for detecting linkage to multiple traits. We compared with a simulation study the efficiencies of multivariate nonparametric trend test with those of the method developed by Amos et al. (1990) for quantitative traits data. For multivariate nonparametric trend test, the results of the simulation study reveal that the Type I error rates are close to the predetermined significance levels, and have in general high powers.

Multivariate volatility for high-frequency financial series (다변량 고빈도 금융시계열의 변동성 분석)

  • Lee, G.J.;Hwang, Sun Young
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.30 no.1
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    • pp.169-180
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    • 2017
  • Multivariate GARCH models are interested in conditional variances (volatilities) as well as conditional correlations between return time series. This paper is concerned with high-frequency multivariate financial time series from which realized volatilities and realized conditional correlations of intra-day returns are calculated. Existing multivariate GARCH models are reviewed comparatively with the realized volatility via canonical correlations and value at risk (VaR). Korean stock prices are analysed for illustration.

군집방법의 역사와 응용사례에 관한 고찰

  • 이승우
    • Journal for History of Mathematics
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    • v.10 no.2
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    • pp.48-52
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    • 1997
  • 통계학이란 미래에 대한 예측을 하고 이에 대비하여 합리적인 의사결정을 내리는데 도움을 받을 수 있는 학문이다. 최근 다변량 통계분석은 관찰이나 실험의 대상이 되는 하나 이상의 변수들을 동시에 분석할 수 있는 매우 실제성이 높은 분석방법으로 통계학, 경영학, 사회학, 심리학, 생물학 등 여러 전공 분야에서 복잡하고 다양한 자료 분석에 폭넓게 활용되고 있다. 이 논문에서는 다변량 분석 방법 중 컴퓨터와 통계 분석 소프트웨어의 발전으로 인하여 최근에 활발히 연구되고 있는 군집방법의 역사와 여러 연구분야의 실제자료분석에 응용할 수 있도록 군집분석을 6가지로 나누어서 분류하였고 그 방법론을 제시하였다.

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The System for Checking Multivariate Normality and Outliers

  • 강명래;최용석
    • Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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    • 2000.11a
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    • pp.253-255
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    • 2000
  • 다변량분석 기법을 사용하기 위해서는 자료가 정규성(normality)가정을 만족해야한다. 본 연구에서는 GUI(graphic user interface)환경 하에서 일변량(univariate)과 다변량자료(multivariate data)의 정규성검정, 이상치(outliers)제거 및 변수변환(variable transformation)을 지원하는 시스템을 구축하여 사용자들이 보다 편리하게 사용할 수 있음을 소개 하고자 한다.

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