• Title/Summary/Keyword: 로그선형 모형

Search Result 61, Processing Time 0.024 seconds

The Comparative Study of Software Optimal Release Time of Finite NHPP Model Considering Log Linear Learning Factor (로그선형 학습요인을 이용한 유한고장 NHPP모형에 근거한 소프트웨어 최적방출시기 비교 연구)

  • Cheul, Kim Hee;Cheul, Shin Hyun
    • Convergence Security Journal
    • /
    • v.12 no.6
    • /
    • pp.3-10
    • /
    • 2012
  • In this paper, make a study decision problem called an optimal release policies after testing a software system in development phase and transfer it to the user. When correcting or modifying the software, finite failure non-homogeneous Poisson process model, considering learning factor, presented and propose release policies of the life distribution, log linear type model which used to an area of reliability because of various shape and scale parameter. In this paper, discuss optimal software release policies which minimize a total average software cost of development and maintenance under the constraint of satisfying a software reliability requirement. In a numerical example, the parameters estimation using maximum likelihood estimation of failure time data, make out estimating software optimal release time.

다차원 범주형 자료에 대한 링차트 II : 조건부 링차트를 이용한 자료 분석

  • 홍종선;이종철
    • The Korean Journal of Applied Statistics
    • /
    • v.13 no.1
    • /
    • pp.163-177
    • /
    • 2000
  • 다차원 범주형 자료를 표준화된 링차트로 구현하면, 자료에 적합한 모형이 갖는 일차교호작용의 존재 유무를 파악할 수 있으며 또한 표준화된 조건부 링챠트를 통하여 동시에 두 개 이상의 일차교호작용의 존재유무를 발견할 수 있는데 3차원 자료에서는 최대 두 개의 일차교호작용항을, 그리고 4차원 자료에서는 최대 4개의 일차교호작용항의 존재를 파악할 수 있다.

  • PDF

Trimmed LAD Estimators for Multidimensional Contingency Tables (분할표 분석을 위한 절사 LAD 추정량과 최적 절사율 결정)

  • Choi, Hyun-Jip
    • The Korean Journal of Applied Statistics
    • /
    • v.23 no.6
    • /
    • pp.1235-1243
    • /
    • 2010
  • This study proposes a trimmed LAD(least absolute deviation) estimators for multi-dimensional contingency tables and suggests an algorithm to estimate it. In addition, a method to determine the trimming quantity of the estimators is suggested. A Monte Carlo study shows that the propose method yields a better trimming rate and coverage rate than the previously suggest method based on the determinant of the covariance matrix.

A Study on the Factors Affecting the Arson (방화 발생에 영향을 미치는 요인에 관한 연구)

  • Kim, Young-Chul;Bak, Woo-Sung;Lee, Su-Kyung
    • Fire Science and Engineering
    • /
    • v.28 no.2
    • /
    • pp.69-75
    • /
    • 2014
  • This study derives the factors which affect the occurrence of arson from statistical data (population, economic, and social factors) by multiple regression analysis. Multiple regression analysis applies to 4 forms of functions, linear functions, semi-log functions, inverse log functions, and dual log functions. Also analysis respectively functions by using the stepwise progress which considered selection and deletion of the independent variable factors by each steps. In order to solve a problem of multiple regression analysis, autocorrelation and multicollinearity, Variance Inflation Factor (VIF) and the Durbin-Watson coefficient were considered. Through the analysis, the optimal model was determined by adjusted Rsquared which means statistical significance used determination, Adjusted R-squared of linear function is scored 0.935 (93.5%), the highest of the 4 forms of function, and so linear function is the optimal model in this study. Then interpretation to the optimal model is conducted. As a result of the analysis, the factors affecting the arson were resulted in lines, the incidence of crime (0.829), the general divorce rate (0.151), the financial autonomy rate (0.149), and the consumer price index (0.099).

Suppression for Logistic Regression Model (로지스틱 회귀모형에서의 SUPPRESSION)

  • Hong C. S.;Kim H. I.;Ham J. H.
    • The Korean Journal of Applied Statistics
    • /
    • v.18 no.3
    • /
    • pp.701-712
    • /
    • 2005
  • The suppression for logistic regression models has been debated no longer than that for linear regression models since, among many other reasons, sum of squares for regression (SSR) or coefficient of determination ($R^2$) could be defined into various ways. Based on four kinds of $R^2$'s: two kinds are most preferred, and the other two are proposed by Liao & McGee (2003), four kinds of SSR's are derived so that the suppression for logistic models is explained. Many data fitted to logistic models are generated by Monte Carlo method. We explore when suppression happens, and compare with that for linear regression models.

Applications of Diamond Graph (다이아몬드 그래프의 활용 방법)

  • Hong C.S.;Ko Y.S.
    • The Korean Journal of Applied Statistics
    • /
    • v.19 no.2
    • /
    • pp.361-368
    • /
    • 2006
  • There are lots of two and three dimensional graph representing two dimensional categorical data. Among them, Li, et al. (2003) proposed Diamond Graph that projects three dimensional graph into two dimension whereby the third dimension is replaced with a diamond shape whose area and middle and vertical and horizontal lengths represent the outcome. In this paper, we use the Diamond graph to test the independence of two predictor variables for two dimensional data. And this graph could be applied for finding the best fitted log-linear model to three dimensional data.

Comparison of Head-related Transfer Function Models Based on Principal Components Analysis (주성분 분석법을 이용한 머리전달함수 모형화 기법의 성능 비교)

  • Hwang, Sung-Mok;Park, Young-Jin;Park, Youn-Sik
    • Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
    • /
    • v.18 no.6
    • /
    • pp.642-653
    • /
    • 2008
  • This study deals with modeling of head-related transfer functions(HRTFs) using principal components analysis(PCA) in the time and frequency domains. Four PCA models based on head-related impulse responses(HRIRs), complex-valued HRTFs, augmented HRTFs, and log-magnitudes of HRTFs are investigated. The objective of this study is to compare modeling performances of the PCA models in the least-squares sense and to show the theoretical relationship between the PCA models. In terms of the number of principal components needed for modeling, the PCA model based on HRIR or augmented HRTFs showed more efficient modeling performance than the PCA model based on complex-valued HRTFs. The PCA model based on HRIRs in the time domain and that based on augmented HRTFs in the frequency domain are shown to be theoretically equivalent. Modeling performance of the PCA model based on log-magnitudes of HRTFs cannot be compared with that of other PCA models because the PCA model deals with log-scaled magnitude components only, whereas the other PCA models consider both magnitude and phase components in linear scale.

A study on non-response bias adjusted estimation in business survey (사업체조사에서의 무응답 편향보정 추정에 관한 연구)

  • Chung, Hee Young;Shin, Key-Il
    • The Korean Journal of Applied Statistics
    • /
    • v.33 no.1
    • /
    • pp.11-23
    • /
    • 2020
  • Sampling design should provide statistics to meet a given accuracy while saving cost and time. However, a large number of non-responses are occurring due to the deterioration of survey circumstances, which significantly reduces the accuracy of the survey results. Non-responses occur for a variety of reasons. Chung and Shin (2017, 2019) and Min and Shin (2018) found that the accuracy of estimation is improved by removing the bias caused by non-response when the response rate is an exponential or linear function of variable of interests. For that case they assumed that the error of the super population model follows normal distribution. In this study, we proposed a non-response bias adjusted estimator in the case where the error of a super population model follows the gamma distribution or the log-normal distribution in a business survey. We confirmed the superiority of the proposed estimator through simulation studies.

Comparison study on the various forms of scale parameter for the nonstationary Gumbel model (비정상성 Gumbel 모형의 다양한 규모 매개변수 형태에 관한 비교 연구)

  • Jang, Hanjin;Kim, Hanbeen;Jung, Jin-Seok;Heo, Jun-Haeng
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
    • /
    • 2015.05a
    • /
    • pp.147-147
    • /
    • 2015
  • 전 세계적으로 이상기후로 인한 극한가뭄 및 이상홍수 등의 피해 발생이 확인되고 있으며 그 발생빈도 또한 급격히 증가하고 있다. 그러나 기존의 빈도해석은 시간의 변화에 따라 자료의 통계적 특성이 변하지 않는다는 정상성(stationarity)을 기본 가정으로 수행되기 때문에 극한 사상에 경향성이 있는 경우에 적용하기엔 한계가 있다. 비정상성 빈도해석을 위해 개발된 비정상성 확률 분포 모형들은 대부분 매개변수에 시간항을 포함하는 형태로 정의된다. 이중에서도 우리나라에 널리 사용되고 있는 Gumbel 모형에 대해 살펴보면, 비정상성 Gumbel 모형의 위치 및 규모 매개변수는 시간에 대해 선형(linear) 및 지수(exponential) 함수의 관계를 보이는 형태로 가정한다. 규모 매개변수의 지수함수의 형태는 음(-)의 값이 추정되는 것을 방지하기 위해 제안되어 널리 사용되고 있으나 이로 인해 확률수문량이 과다산정되는 문제가 발생하기도 한다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 비정상성 Gumbel 모형을 대상으로 규모 매개변수의 다양한 형태를 비교하고자 한다. 이를 위해 비정상성 Gumbel 모형 규모 매개변수를 지수함수, 선형, 로그, 로지스틱 형태로 가정하여 비교하였다. 각 모형의 매개변수의 추정은 최우도법을 적용하였으며, 규모 매개변수의 형태별 정확도 비교를 위해 모의실험을 수행하였다.

  • PDF

Reconstruction of Urbanization Levels and the Nature of Over/underurbanization Problems in China (중국 도시화율의 재구성과 과잉/과소 도시화 문제의 성격)

  • Jun, Kwang-Hee
    • Korea journal of population studies
    • /
    • v.27 no.2
    • /
    • pp.257-289
    • /
    • 2004
  • 이 연구의 목적은 중국의 도시화율을 재구성하고 그것을 바탕으로 과잉/과소 도시화 논쟁을 재점검하는 것이다. 연구는 과거에 발표된 도시화율에 비하여 2000년 센서스 보고서에 발표된 36.01%의 도시화율이 신뢰할만한 수치인가하는 질문에서 출발한다. 여기에 대한 답은 부정적이다. 따라서 이 연구는 유엔의 도시/농촌 인구성장 예측기법을 사용하여, 도시화율에 관한 두 세트의 시계열 자료를 재구성한다, 이 연구는 그 중 하나인 1982~2000년 자료를 바탕으로 과잉/과소 도시화 문제의 성격을 해명한다. 이 연구는 1인당 국민소득과 도시화의 관계를 해명하기 위한 두 종류의 회귀모형을 개발한다. 세계은행의 자료를 바탕으로 전세계의 경제발전과 도시화 수준에 관계에 관한 회귀방정식을 추정하고, 선형방정식보다 로그방정식이 예측력이 높음을 확인한다. 로그방정식의 추정결과에 따르면, 중국은 1978년 개혁${\cdot}$개방정책 이전에는 과잉 도시화되었고, 최근에 들어 오히려 도시화의 지체로 인한 과소 도시화의 문제가 통계적으로 유의미한 현상이 되고 있다. 분석의 결과는 중국이 1978년 시장경제를 도입한지 15년이 지난 이후에야 도시화 지체현상이 나타나고 있음에 주목하면서, 중국의 각종 도시정책이 도시발전에 강력한 장애물로 규제력을 행사하였음을 강조한다.