본 논문에서는 불균형 일원랜덤효과모형에서 분산성분에 대한 MIVQUE 추정량들의 효율에 대하여 연구하였다. MIVQUE 추정량에 대한 초기 추정치로 3가지 추정치가 사용되었으며 이들을 이용하여 얻어지는 MIVQUE 추정량의 효율성을 척도화된 추정량의 경험적 분위수를 이용하는 EQDGs 플롯을 이용하여 비교하였다. 모의실험 결과 집단간 분산의 초기치를 0으로 하고 집단내 분산의 초기치를 1로 사용한 MIVQUE 추정량의 효율이 추정량의 안정성 관점에서 다른 초기치를 사용한 MIVQUE 추정량에 비하여 약간 효율적인 것으로 나타났다.
본 연구는 호안보호공 중 하천 바닥 또는 제방의 유지시설로 많이 쓰이는 사석의 안정성 분석을 위하여 수리실험을 실시하였다. 안정성 분석을 위해 Isbash식, Netherlands 간이공식, ASCE식, Pilarczk식, Maynord식을 검토하였다. 실험결과 사석의 직경이 커짐에 따라 한계유속이 증가하였고, 형상계수가 커지면 한계유속이 증하하였다. 또한 랜덤배열일 때보다 규칙배열일 경우 한계유속이 크게 측정 되었다. 이로서 형상계수와 인터로킹의 정도가 사석의 안정성에 중요한 함수라는 것을 나타낸다. 사석은 Maynord의 직경공식과 미 California주 정부 중량공식이 적합하게 나왔고, 모형사석의 규칙배열에서는 Pilarczk의 직경공식과 Netherlands 간이 무게공식이 적합하였다. 모형사석의 랜덤배열시에는 Isbash 공식이 적합하였다. Isbash 공식과 직경산정에 형상계수를 대입하여 새로운 식을 개발하였다. 이는 기존공식의 적용성을 더 개선할 수 있으리라고 기대된다.
본 논문에서는 국내 합법 사행산업의 가장 큰 비중을 차지하는 경마에 대한 데이터 분석 모델을 제공하여 건전한 국민 여가 스포츠로 인식 개선을 제안한다. 고배당을 강조하는 경마 예측론이 성행하며 경마가 스포츠가 아닌 도박에 가깝다는 부정적 이미지를 개선하고자 부모마의 수득 상금을 이용한 순위 분석 모델을 제공한다. 현재 국내 경마 경기는 서울, 부산, 제주에서 개최되며, 이 중 서울 지역 경마 데이터를 분석 데이터로 하였다. 분석에 이용한 데이터는 2019년 3월부터 2022년 3월까지의 경주 성적, 경주마 정보, 부모마 수득상금을 이용하였다. 분석에는 선형 회귀 모형, 랜덤 포레스트 회귀 모형 (Breiman, 2001)을 이용하였다. 분석은 Python 을 이용하였으며, Python에서 제공하는 다양한 라이브러리를 이용하여 크롤링, 전처리, 분석하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권6호
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pp.1341-1348
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2013
데이터베이스 마케팅과 시장예측 등의 분야에서 분류문제를 해결하기 위해 다양한 데이터마이닝 기법들이 적용되고 있다. 본 연구에서는 데일리 렌즈 고객들의 거래 데이터를 기반으로 의사결정나무, 로지스틱 회귀모형과 같은 기존의 통계적 분류기법과 최근에 개발된 배깅, 부스팅, 라소, 랜덤 포리스트 그리고 지지벡터기계의 분류 성능을 비교하고자 한다. 비교 실험을 위해 데이터 정제, 탐색, 파생변수 생성, 그리고 변수 선택과정을 거쳤다. 실험결과 정분류율 측면에서는 지지벡터기계가 다른 모형보다 근소하게 높았지만 표준편차가 크게 나왔다. 정분류율과 표준편차의 관점에서는 랜덤 포리스트가 가장 좋은 결과를 보였다. 그러나 모형의 해석, 간명성 그리고 학습에 걸리는 시간을 고려하였을 때 라소모형이 적합하다는 결론을 내렸다.
생동성 시험과 같은 임상약리학분야의 연구는 일반적으로 한 개체 내에서 반복하여 측정된 자료구조를 사용하므로 선형혼합모형을 이용하여 분석하는 것이 보편적이다. 이러한 모형에서 랜덤효과는 개체 내 관측 자료 사이의 상관관계를 설명하고, 공분산행렬은 개체-내 변동을 설명한다. 생동성 분석은 두 약물의 약동학적 변수인 Cmax와 AUC의 기하평균비에 대한 90% 신뢰구간이 동등성 한계인 [0.8, 1.25] 범위에 드는지 알아보는 분석으로, 고정효과에는 시기, 순서군, 치료효과를, 랜덤효과에는 개체효과를 가지는 선형혼합모형을 이용하여 분석한다. 이러한 분석이 적용된 실제 예를 살펴보기 위하여 레보플록사신 연구의 자료를 활용하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권6호
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pp.1105-1112
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2011
반복이 있는 랜덤화 블록 계획법을 검정하는 검정법은 Mack (1981), Skilling과 Wolfe (1977, 1978), Hettmansperger (1975)가 제안한 방법이 있다. 본 논문에서는 Orban과 Wolfe (1982)가 제안한 위치와 Kim (1999)이 제안한 대조군과 처리군의 방법을 확장하여 반복이 있는 랜덤화 블록 모형에서 새로운 방법을 제안하였다. 또한 모의 실험을 통하여 다른 비모수 검정 방법들과 모수 검정 방법의 검정력을 비교하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제5권1호
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pp.49-57
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1994
기존의 퍼지회귀모형은 모수의 퍼지성질에 의해 관측된 종속변수의 변동을 설명하는 방법이다. 그러나 일반적으로 종속변수에 영향을 미치는 모든 독립변수를 모형화하는 일은 불가능하므로 종속변수가 삼각퍼지숫자로 관측된 경우 모형화되지 않은 변수들의 영향을 랜덤 오차항으로 두는 퍼지확률회귀모형을 소개하고 이에 따른 모수추정법을 다룬다. 이 방법은 통계적 회귀모형의 일반화로 간주할 수 있다.
오디션, 육아, 버라이어티 등 다양한 예능 프로그램들의 수가 점점 증가하고 있다. 특히 종합편성채널이 개국한 이후에 예능 시장 경쟁이 심화되고 있다. 그에 따라 시청률과 회차에 대한 연구의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구의 목적은 예능 프로그램 시청률과 회차의 예측모형을 제시하고 주요요인을 살펴보는 데 있다. 모형 적합 시 선형회귀모형, 로지스틱 회귀모형, LASSO 회귀모형, 랜덤 포레스트, 그래디언트 부스팅, 서포트 벡터 머신 등과 같은 다양한 분석 방법을 고려하였다. 예능 시청률 예측 모형에서는 첫 회가 방영되기 전과 방영된 후 두 가지 모형을 적합하였고, 회차 예측 모형에서는 예능 시청률 예측 모형의 예측치를 추가 변수로 생성하여 모형을 적합하였다. 그 결과 첫 회 방영 전 예능 시청률 예측에서는 방송사, 이전 시즌 시청률, 시작 연도, 기사 수가 큰 영향을 주는 것으로 나타났다. 첫 회 방영 후 예능 시청률 예측에서는 첫 회 시청률, 방송사, 예능 유형이 중요한 변수로 나타났으며, 두 모형 모두 랜덤 포레스트 모형에서 가장 좋은 결과를 보였다. 예능 회차 예측에서는 평균 시청률 예측치, 시작 연도, 예능유형, 방송국 등이 중요한 변수로 나타났다.
본 논문에서는 반복인자가 여러 개인 반복측정자료에 대하여 반복인자간의 상관성을 고려한 복합공분산(composite covariance) 모형을 살펴보았다. 그러나 반복인자가 3개 이상인 경우에는 기존의 통계프로그램을 이용하여 적합하는 것이 불가능하다. 복합공분산 모형을 실제 자료에 적합하기위해 반복인자의 차원을 축소한 모형과 랜덤효과 모형을 이용하여 근사적으로 적합하는 방법을 제시하고 883명으로부터 수집한 반복인자가 3개인 혈압자료에 적용하였다.
랜덤표본에 관한 이원분할표의 독립성검정에는 통상 피어슨의 카이제곱적합도검정과 우도비검정을 사용한다. 그러나 랜덤표본이 아닌 집락자료에 관한 분할표의 경우에는 이들 검정법은 잘못된 결과를 나타낸다. 이러한 경우에는 공변량의 고정효과 외에 집락에 따른 변량효과를 함께 포함하는 일반화선형혼합모형을 고려함으로써 집락간의 이질성과 집락내의 종속성을 반영할 수 있다. 본 연구에서는 집락자료의 분할표에 대한 일반화선형혼합모형을 소개하고 실례를 통하여 이들 모형의 적합에 대해 논의한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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