포아송 분포에서 일반적으로 공액 사전 분포를 이용하여 사후확률의 수학적 계산이 간편하도록 한다. 그러나 모수 집합의 제한적 조건 때문에 비공액 사전 분포를 이용할 수 도 있다. 비공액 사전분포의 사용은 사후분포의 형태가 일상적인 분포집합의 형태를 갖지 않으므로 모형의 가정에 따라서 복잡한 구조를 갖을 수 도 있다. 특히 포아송-로그정규분포 모형에서의 모수 추정문제를 몬테 칼로방법을 이용하여 추정하고자 할 때 필요한 완전한 조건부 분포의 형태는 잘 알려진 분포의 형태를 갖지 않는다. 본 논문에서는 계층적 구조를 갖는 포아송-로그정규분포 모형에 대하여 고찰하고 추정에 있어서 잠재적 변수를 활용하여 필요한 난수발생이 쉽도록 하는 방법에 대하여 알아보았다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제23권1호
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pp.89-98
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2012
이 논문에서는 두 개의 Maxwell분포의 모수들의 동질성을 모수비에 근거하여 검정하는 근사통계량을 제안한다. Maxwell분포의 모수비에 대한 추정량이 복잡하여 정확한 분포를 유도하기는 매우 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위한 하나의 대안으로 표준정규분포로 근사적으로 수렴하는 통계량을 고려해야 한다. 이 논문에서 제안된 통계량은 표준정규분포로 수렴하며, 표본의 수가 작은 경우에도 사용할 수 있다. 특히, 본 논문에서는 부호화 로그 우도비 통계량과 수정된 부호화 로그 우도비 통계량을 개발한다. 일반적으로, 수정된 부호화 로그 우도비 통계량은 로그 우도비 통계량에 비해 표준정규분포로 수렴하는 속도가 매우 빠르다. 부호화 로그 우도비 통계량은 작은 표본으로도 표준정규분포로 매우 빨리 수렴한다. 제안된 통계량들의 성질들을 모의실험을 통하여 알아보고, 제안된 통계량을 예제를 통하여 연구한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권2호
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pp.171-177
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2011
최근에 비약적으로 발달하는 보험 산업에 수반하여 보험금 지불 분포에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 보험금 지불금의 분포는 일반적으로 두터운 꼬리를 가지면서 좌로 치우친 왜도를 가지는 파레토 분포나 로그노말 분포로 잘 설명된다고 알려져 왔으며 Cooray와 Ananda (2005)는 이들 두 분포를 결합한 결합 로그노말-파레토분포를 제시하고 이 분포의 적합도가 높음을 보였다. 그런데 보험금 지불의 경우 보금지불 총 금액의 한도로 인하여 극단적으로 큰 보험금이나 혹은 매우 사소한 보험지불금의 경우는 옵션을 두어 예외적으로 취금하는 경우가 많다. 본 논문에서는 결합 로그노말-파레토 분포로부터 추출된 표본이 양쪽 중도 절단되어 있는 경우에 대하여 모수를 추정하는 문제를 다루어 보았다.
LN-GPD 합성 분포는 몸통부분은 로그-정규분포를 두터운 꼬리에 대해서는 GPD분포를 따르도록 합성한 분포로 두터운 몸통과 꼬리를 동시에 가지는 자료를 절삭없이 효율적으로 다룰 수 있는 분포이다. 하지만 임계점을 포함하고 있기에 최대우도추정량은 매우 불안정함이 잘 알려져 있어 본 논문이서는 이를 극복하기 위해서 임계점을 먼저 추정하고 나머지 모수들에 대해서 따로 추정하는 2단계 추정 방법들에 대해서 살펴보고 그 성능을 비교해 보았다. 그 결과 동시 추정하는 최대우도추정량의 경우 불안정한 추정이 GPD 분포의 꼬리 지수에서 두드러 졌으며 임계점에 대해서는 비교적 잘 추정함을 알 수 있었다. 이와 반대로 여러 비모수적인 방법들은 꼬리 지수는 만족스럽게 잘 추정하였으나 임계점의 경우 편의가 있음을 관찰할 수 있었다. 실증자료 분석을 위해 2단계 추정법을 이스라엘 은행의 콜센터에서 수집한 서비스 시간에 대한 자료에 적합해 보았으며 그 결과 LN-GPD 합성 분포를 사용하는 것이 로그-정규분포 혹은 GPD 분포 단독으로 사용하는 것보다 자료의 손실도 없이 더 좋은 적합도를 보임을 알 수 있었다.
지하구조물에 주로 발생하는 탄산화는 콘크리트 내부의 공극수의 pH감소에 따라 부식을 유발할 수 있으므로 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 이산화탄소로부터 표면을 보호하는 간단한 표면 보수방법을 통하여 구조물의 내구수명의 연장이 가능하다. 기존의 결정론적 유지관리 기법과는 다르게, 확률론적 유지관리 기법에서는 내구수명의 변동성이 고려될 수 있으나 정규분포만 다루고 있다. 본 연구에서는 정규분포 이외에 로그분포를 고려할 수 있는 수명-확률분포를 유도하였으며, 이를 기초로 다양한 수명-확률분포 함수를 고려한 보수비 산정기법을 제안하였다. 제안된 기법은 초기의 내구수명 분포 또는 보수재를 통하여 연장된 내구수명 분포가 정규 또는 로그분포를 가질 경우 목표내구수명의 연장에 따라 확률론적 기법을 통하여 보수비를 평가할 수 있다. 보수를 통한 내구수명이 로그분포를 가질 경우 효과적으로 보수비를 감소시킬 수 있으며, 장기 실험 또는 실태조사를 통하여 내구수명 분포가 정의될 수 있다면 더욱 합리적인 유지관리 계획을 수립할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 강우량이 여름에 집중되어있는 우리나라의 강우 특성을 잘 나타낼 수 있는 최적의 확률분포형을 선정하고 해석적 확률모델 (Analytical Probabilistic Model, APM)을 개발하여 유출량을 예측하고자 하였다. 국내 10개 지역인 부산, 춘천, 대구, 대전, 전주, 진주, 서울, 속초, 태백, 원주를 연구 지역으로 설정하였고, 30년 시 단위 강우자료를 지역별 interevent time definition(IETD)을 적용하여 강우 사상으로 그룹화하였다. APM 연구에 일반적으로 사용되는 일변수 지수 분포 이외의 이변수 지수, 감마, 이변수 로그정규 확률밀도함수 (Probability Density Function, PDF)를 강우사상의 특성인 강우량, 강우 지속시간, 무강우 시간의 히스토그램에 적용한 결과, 이 변수 로그정규분포가 우리나라의 강우 특성을 가장 잘 대표하였다. 로그정규분포를 이용하여 APM을 유도하고 유출량을 예측하였다. 예측한 유출량에 대한 빈도분석을 수행하여 Storm Water Management Model (SWMM)의 결과와 비교함으로써 유도한 APM의 적합성을 확인하였다. SWMM의 입력 매개변수 보정을 위해서는 서울 군자 지역에서 관측한 실제 강우량 및 유출량 자료를 사용하였다. 로그정규분포로 유도한 APM과 SWMM의 빈도분석 결과를 비교하였을 때 초과 확률과 재현주기 모두 매우 유사한 결과를 나타내었음을 확인하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권1호
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pp.1-9
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2009
회귀모형의 분산함수가 알려져 있지 않은 한 점에서 불연속이라 가정하자. Yu와 Jones (2004)는 음이 아닌 값을 취하는 분산함수를 실수 값을 취하도록 하기 위하여 로그 변환하였고, 변환된 로그분산함수를 국소다항적합으로 추정하였다. 로그분산함수의 국소다항적합을 이용하여, Huh (2008)는 분산함수의 불연속점의 추정하는 대신 로그분산함수의 불연속점을 추정하였다. 본 연구는 Huh의 점프의 크기 추정량의 점근분포를 이용하여 로그분산함수의 불연속점의 존재여부에 대한 가설검정을 제안하고, 제안한 방법에 대한 모의실험 결과를 제시하고자 한다.
로지스틱회귀모형에서 두 설명변수의 조건부 분포가 모두 이변량 정규분포라고 할 수 있다면 설명변수들의 함수로 표현되는 로그-밀도비를 통해 모형에 포함시켜야하는 항을 알 수 있다. 두개의 이변량 정규분포에서 분산-공분산행렬이 같은 경우에는 이차항과 교차항 없이 일차항만으로 충분하다. 상관계수가 모두 0이면 교차항은 설명변수의 분산과 관계없이 필요하지 않다. 또한 로지스틱회귀모형에서 로그-밀도비를 통해 이차항과 교차항이 필요하지 않게 되는 다른 조건들도 알아본다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제23권1호
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pp.99-111
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2012
반응변수가 주어졌을 때 설명변수의 조건부 확률분포의 로그-밀도비는 로지스틱회귀모형에서 어떤 설명변수가 어떻게 모형에 포함되는지에 대한 변수선택문제에서 유용한 정보를 제공한다. 설명변수의 조건부 확률분포가 좌우대칭이 아닌 경우 감마분포로 가정하는 것이 적절하고 이 경우 x항과 log(x)항이 모형에 포함되어야 한다. 로그-오즈 그래프는 변수선택문제를 연구하는데 매우 중요한 도구가 된다. 이러한 그래픽적 연구에 의하면, x|y = 0과 x|y = 1의 두 분포가 겹치는 경우에서는 x항과 log(x)항 모두 필요하다. 그리고 두 분포가 분리된 경우에는 x항 또는 log(x)항 중 하나만 필요하다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제11권2호
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pp.269-277
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2000
독립이면서 로그정규분포를 따르는 두 모집단의 평균 차이에 대한 검정으로 Berger와 Pericchi(1996, 1998)가 제안한 내재적 베이즈 요인(intrinsic Bayes factor)을 이용한 베이지안 방법을 제안한다. 이 때 모수에 대한 사전분포로는 무정보적 사전분포(noninformative prior)를 사용한다. 제안한 검정 방법의 유용성을 알아보기 위해 실제 자료의 분석과 모의실험을 이용하여 고전적인 검정 방범과 그 결과를 비교한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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