• 응용통계연구
• /
• 제21권1호
• /
• pp.19-33
• /
• 2008

연속 형질(quantitative trait)에 영향을 미치는 유전자를 알아내기 위해 형제 쌍의 자료를 수집하여, 주로 이용되는 Haseman과 Elston (1972)의 최소제곱 회귀검정법으로 분석하는데 이는 단일 형질에 대한 분석법이다. 현실적으로 여러 형질들이 복잡하게 단일유전자 좌위(single locus)와 연관되어 있어 함께 수집하게 되는 경우에는, 이러한 연관된 여러 형질을 동시에 분석하는 유전연관성 검정법(linkage test)이 절실히 필요한 실정이다. Amos 등 (1990)은 주성분(principal component) 선형모형을 이용하여 Haseman과 Elston (1972)방법을 둘 이상의 형질의 다변량 분석법으로 확장시켰다. 그러나 이 검정방법은 통계량의 분포를 알 수 없기에 아직 제 1종 오류가 제대로 통제되지 못하는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 다변량 형질 자료의 연관성검정에 있어 단일변량에 대한 비모수 추세검정법을 다변량 자료에 대한 분석법으로 확장시킨 통계량을 사용할 것을 제안한다. Amos 등 (1990)이 제안한 방법과 다변량 추세검정 통계량을 모의실험으로 생성한 연속형 형질자료에 적용하였을 때, 다변량 추세검정 통계량은 Amos 등 (1990) 방법에서의 여러 문제점이 발생되지 않을 뿐만 아니라 모의실험에서 제 1종 오류가 정해진 유의수준에 가까운 것을 확인하였고, 검정적이 더 높음을 볼 수 있었다.

• 응용통계연구
• /
• 제34권4호
• /
• pp.659-669
• /
• 2021

다변량 회귀분석은 경시적 자료분석이나 함수적 자료분석 등 다양한 분야에서 빈번하게 사용되는 통계적 방법론이다. 다변량 회귀분석은 설명변수의 차원 뿐만 아니라 반응변수의 차원때문에 일변량 회귀분석에서 보다 차원의 저주문제에 더 강한 영향을 받는다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 Yoo (2018)와 Yoo (2019a)에 세 가지 모형기반 반응변수 차원축소 방법이 제시되었다. 하지만 Yoo (2019a)에서 제시한 기본 방법은 모의실험 결과 모형에 가장 영향을 덜 받지만, 다른 두 방법 중 더 나은 방법보다 더 좋은 추정결과를 제시하지 못한다. 이러한 단점을 극복하기 위해 본 논문에서는 기본 방법의 결과 다른 두 방법의 결과를 비교하여, 자료에 따라 최선의 방법을 제시하는 선택 알고리듬을 제시하고, 이를 주선택 반응변수 차원축소라 명명한다. 다양한 모의실험 결과 주선택 반응변수 차원축소는 Yoo (2019a)의 기본방법보다 더 정확하게 차원을 축소하고, 모든 경우에 있더 더 바람직한 방법을 선택함을 확인할 수 있다. 이러한 결과로 제안한 주선택 반응변수의 차원축소 방법의 실제적 유용성을 확인할 수 있다.

• Clinics in Shoulder and Elbow
• /
• 제16권1호
• /
• pp.63-72
• /
• 2013

임상 의학의 연구에 사용되는 대표적 다변량 분석 방법은 다중 회귀 분석 방법인데, 이는 인과 관계를 토대로 여러 개의 변수에 의한 한꺼번에의 영향력을 분석하기 위한 방법이다. 다중 회귀 분석은 기본적으로 회귀 분석의 기본 가정을 만족해야 함은 물론, 여러 개의 독립 변수들이 포함되기 때문에 변수들을 모형에 포함시키는 방법 및 다중 공선성 문제에 대한 고려가 필요하다. 다중 회귀 분석 모형의 설명력은 결정 계수 $R^2$으로 표현되어 1에 가까울수록 설명력이 크며, 각 독립 변수들의 결과에의 영향력은 회귀 계수인 ${\beta}$값으로 표현된다. 다중 회귀 분석은 종속 변수의 형태에 따라 다중 선형 회귀 분석, 다중 로지스틱 회귀 분석, 콕스 회귀 분석으로 나눌 수 있다. 종속 변수가 연속 변수인 경우 다중 선형 회귀 분석, 범주형 변수인 경우 다중 로지스틱 회귀 분석, 시간의 영향을 고려한 상태 변수인 경우는 콕스 회귀 분석을 시행해야 하며, 각각 결과에의 영향력은 회귀 계수 ${\beta}$, 교차비, 위험비로 평가한다. 이러한 다변량 분석에 대한 이해는 연구를 계획하고 결과를 분석하고자 하는 임상 의사에게 있어 보다 효율적인 연구를 위해 필수적인 소양이라고 할 수 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제28권3호
• /
• pp.533-545
• /
• 2017

분위수 회귀모형은 반응변수의 조건부 분포에 대하여 포괄적이고 유용한 통계적 정보를 제공한다. 그러나 많은 실제 자료는 설명변수와 반응변수가 비선형의 관계를 갖고 있어 전통적인 선형 분위수 회귀모형은 왜곡되고 잘못된 결과를 초래할 수 있다. 또한 자료의 복잡성이 증가하여 반응변수가 여러개인 다변량 자료의 분석에 대한 보다 정확한 예측과 더불어 풍부한 해석에 대한 요구가 증가하고 있다. 이러한 이유로 본 연구에서는 다변량 분위수 회귀나무 모형을 제안하였다. 본 연구에서는 기존의 다변량 회귀나무 모형의 분할변수 선택 알고리즘의 문제점을 지적하고 향상된 분할변수 선택 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 합리적인 계산시간으로 적용 가능하며 분할변수 선택에서 편향 발생의 문제를 갖지 않는 동시에 기존 방법보다 더 정확하게 분할변수를 선택할 수 있있다. 본 연구에서는 모의실험과 실증 예제를 통해 제안한 방법의 우수한 성능과 유용성을 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제55권3호
• /
• pp.229-243
• /
• 2022

우리나라 11개 기상관측지역의 월별 기상자료가 증발접시계수에 미치는 영향을 분석하고, 증발접시계수 산정을 위한 4가지 형태의 다변량 선형회귀모형의 적용성을 검토하였다. 개발된 증발접시계수 산정모형의 적용성을 평가하기 위해서 기존에 다른 연구자들에 의해서 제안된 6가지의 모형과 비교 평가하였다. 우리나라 11개 기상관측지역에서 증발접시계수는 1, 2, 3, 7, 11, 12월은 기온에 가장 큰 영향을 받고, 다른 월들은 일사량에 가장 큰 영향을 받는 것으로 나타났다. 전반적으로 모든 월에서 풍속과 상대습도는 기온이나 일사량과 비교해서 증발접시계수에 큰 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 모든 지역과 월에서 각 지역별로 5개의 독립변수(풍속, 상대습도, 기온, 일조시간과 가조시간의 비, 일사량)를 적용하여 유도된 모형이 가장 양호한 증발량 산정 결과를 보였다. 모형 검증결과에 의하면 다변량 선형회귀분석을 적용하여 증발접시계수를 산정하는 경우 일부 지역과 월에서 제한적으로 적용할 수 있을 것으로 판단된다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제18권1호
• /
• pp.13-21
• /
• 2011

본 논문에서는 계절성을 가지는 다변량 비정상 시계열자료의 분석 방법을 연구한다. 이를 위하여, 3가지의 다변량 시계열분석 모형(계절형 공적분 모형, 계절형 가변수를 가지는 비계절형 공적분 모형, 차분을 이용한 벡터자기회귀모형)을 고려하고, 한국의 실제 거시경제 자료를 이용하여 3가지 모형의 예측력을 비교한다. 공적분 모형은 단기적 예측에서 우수하였고, 장기적 예측에서는 차분을 이용한 벡터자기회귀모형이 우수하였다.

• 응용통계연구
• /
• 제15권1호
• /
• pp.21-32
• /
• 2002

We searched out in the votes data of the State of Florida at presidential election 2000. We used a multivariate regression analysis. We got there were several outliers including Palm Beach County. It means that we should analyze the number of disqualified ballots which were double-punched as well as the votes, to insist the " Butterfly Ballot" made Palm Beach outlier.

• 대한화학회지
• /
• 제44권2호
• /
• pp.102-108
• /
• 2000

고속액체크로마트그래피에서 RAH분자들이 상대적 용리시간을 다변량선형회귀분석과 인공신경망분석방법을 사용하여 학습시킨 후, 시험 세트의 상대적 용리시간을 예측하였다. PAH의 QSRR에서 주요한 설명인자는 분자연결지수($^1X_v,\;^2X_v$),길이와 폭의 비율(L/B) 및 분자 쌍극자 모멘트(D)이었다, 슬롯 모델과 관계깊은 L/B은 인공신경망분석방법에서는 적절한 설명인자로 작용하나, 다변량회귀분석에서는 그러하지 못하다. 시험세트에서 용리시간 예측도를 나타내주는 분산은 각각 인공신경망분석방법에서 0.0099, 다변량회귀분석방법에서 0.0114이었다. 인공신경망분석방법이 다변량회귀분석보다 더 좋은 결과를 보여준다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국지능정보시스템학회 2006년도 춘계학술대회
• /
• pp.195-202
• /
• 2006

본 연구에서는 보다 효과적인 기업부도예측을 위하여, 동계적 방법과 인공지능 방법을 결합한 통합모형을 제시하였다. 이를 위하여 통계적인 모형 중에서 가장 널리 활용되고 있는 다변량 판별분석, 로지스틱 회귀분석과 인공 지능적인 방법으로서 최근 널리 사용되고 있는 인공신경망, 규칙유도기법, 베이지안 망의 5가지 방법론을 통합한 Voting with Performance & Weights from ANN(WP-ANN) 통합모형을 제시하였다. 실험결과, 본 연구에서 제안한 WP-ANN 통합모형은 다변량 판별분석, 로지스탁 회귀분석, 인공신경망, 규칙유도기법, 베이지안 망 등의 단일모형과 비교한 결과 가장 예측정확성이 유수한 것으로 나타났다. 따라서 본 연구를 통해 기업부도예측에 있어서 WP-ANN 통합모형이 기존의 모형들에 비해 우수한 예측정확성을 나타냄을 알 수 있었다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
• /
• 제13권6호
• /
• pp.531-555
• /
• 2011

본 연구에서는 암반대응형 TBM의 소요 사양 산출과 커터헤드 설계를 위한 통계모델을 도출하고자 하였다. 이를 위하여 다양한 암반 조건에서 수집된 871개의 TBM 굴진자료와 51개의 암석 선형절삭시험 결과에 대해 다변량 회귀분석을 실시하여, 다양한 암석 특성과 절삭 조건을 고려한 최적 모델을 도출하였다. 회귀분석을 통해 도출된 설계모델들을 2개의 쉴드터널 현장에 적용한 결과, 커터 관입깊이, 커터 작용력 및 커터 간격과 같은 TBM 핵심 설계항목의 예측결과들이 실제 현장의 굴진결과와 잘 부합되는 것으로 나타났다.