• 제목/요약/키워드: 로그선형 모형

검색결과 61건 처리시간 0.021초

비선형 회귀모형을 이용한 학년별 학생수 추계 (Estimations of the student numbers by nonlinear regression model)

  • 윤용화;김종태
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
    • /
    • 제23권1호
    • /
    • pp.71-77
    • /
    • 2012
  • 본 연구는 코호트 조성법에 의해 구성된 진학률들을 사용한 비선형 회귀모형을 이용하여 장래 초등과 중등, 고등학교의 학년별 학생수를 추계 하는데 목적이 있다. 이러한 진학률들의 모형을 분석하기 위하여 경향-외삽법 중 하나인 비선형 회귀모형의 로그모형과 거듭제곱 모형을 이용하였다. 그 결과 로그모형에 의한 예측이 거듭제곱모형에 의한 예측보다 조금 더 신뢰할 수 있고, 학생수도 적게 예측됨을 알 수 있었다.

포아송 반응을 갖는 로그 선형 회귀 모형에 대한 최우추정량과 모의실험 연구

  • 한정혜;조중재
    • Communications for Statistical Applications and Methods
    • /
    • 제2권1호
    • /
    • pp.22-31
    • /
    • 1995
  • 본 논문에서는 포아송 반응을 갖는 로그 선형 회귀 모형에 붙스트랩 방법을 이용하여, 여러가지 통계적 추론을 위한 유용한 확률적 결과들을 연구.소개하고, 모의실험을 통한 소표본 성질들을 다양하게 제시하고자 한다. 특히 로그 선형 회귀 모형에 대한 최우 추정량 $\hat{\beta_n}$ 및 정보행렬 I(${\beta}_0$)의 추정량들 $I_1(\hat{\beta_n}{\cdot}X)$$I_2(\hat{\beta_n}{\cdot}X)$에 대한 일치성 및 정규성등의 확률적 성질들, 그리고 붙스트랩 방법을 적용한 대표본 성질들과 관련하여 여러가지 모의실험 결과들을 분석.연구하였다.

  • PDF

로그분포모형을 이용한 토양수분특성 추정 (Estimation of Water Retention Characteristics Using Lognormal Distribution Model)

  • Sang Il Hwang
    • 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
    • /
    • 제8권4호
    • /
    • pp.21-26
    • /
    • 2003
  • 황과 Powers(2003)는 입도분포와 공극크기분포에 로그분포함수를 적용하여, 입도분포로부터 토양수분특성을 직접 추정하는 간단한 모형을 개발하였다. 본 연구의 목적은 황과 Powers(2003)가 개발한 모형의 추정능력이 토성에 의해 영향을 받는가를 밝히는 것이다. 연구결과, 모형은 토성에 의해 영향을 받았고, 특히 토양내 세립질 분율이 커질수록 모형의 추정능력은 감소하였다. 또한 입도와 공극크기사이의 관계를 비선형으로 가정한 비선형모형이 선형모형보다 토성에 관계없이 그 추정능력이 크게 나타났다.

다차원 임의 분할표 생성 (Generating Multidimensional Random Tables)

  • 최현집
    • 응용통계연구
    • /
    • 제19권3호
    • /
    • pp.545-554
    • /
    • 2006
  • 로그선형모형에 기반을 둔 다차원 임의 분할표를 생성하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 Lee(1997)가 제안한 선형 결합에 의한 결합분포 생성 방법을 적용하였으며, Pearson 통계량을 연관성 측도로 사용하는 것을 제안하였다. 세 변수가 서로 완전한 연관을 갖는 삼차원 결합분포를 생성할 수 있으므로 본 연구에서 제안한 방법은 사차원 이상 다차원 임의 분할표를 생성하는 문제로 확장될 수 있다.

점프크기추정량에 의한 수정된 로그잔차를 이용한 불연속 로그분산함수의 추정 (Discontinuous log-variance function estimation with log-residuals adjusted by an estimator of jump size)

  • 홍혜선;허집
    • 응용통계연구
    • /
    • 제30권2호
    • /
    • pp.259-269
    • /
    • 2017
  • 분산함수가 불연속점을 가지는 경우, 대부분의 비모수적 함수 추정 연구에서 분산함수가 음수 값을 갖지 않기에 잔차제곱을 이용한 Nadaraya-Watson 추정량인 국소상수항추정량을 이용하였다. 한편, Huh (2014, 2016a)는 Chen 등 (2009)과 Yu와 Jones (2004)의 연구를 바탕으로 불연속 분산함수를 로그 변환한 로그분산함수를 추정 대상으로 삼아 잔차제곱이나 로그잔차제곱으로 경계점 문제를 가지지 않는 국소선형추정량을 이용하여 비모수적으로 추정하였다. Huh (2016b)는 불연속점에서 점프크기추정량을 활용하여 잔차제곱을 분산함수가 연속인 회귀모형에서 얻어진 잔차제곱인 것처럼 수정한 후 이들을 이용하여 불연속 분산함수의 추정을 연구하였다. 본 연구에서는 불연속 로그분산함수의 점프크기추정량을 이용하여 로그잔차제곱을 수정하고 불연속 로그분산함수를 국소선형추정량을 이용하여 추정하고자 한다. 제안된 추정량의 우수성을 모의실험을 통하여 Chen 등 (2009)의 로그분산함수 추정량을 이용한 Huh (2014)의 불연속 로그분산함수 추정량과 비교하고 실제자료에 적용하고자 한다.

범주형 자료 분석을 활용한 사회경제적 가뭄 피해 발생확률 산정 : 충청북도의 적용사례를 중심으로 (Estimation of Occurrence Probability of Socioeconomic Damage Caused by Meteorological Drought Using Categorical Data Analysis)

  • 유지수;유지영;김민지;김태웅
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
    • /
    • pp.348-348
    • /
    • 2021
  • 가뭄 연구의 궁극적 목표는 가뭄 발생의 메커니즘에 대한 이해를 높이고, 예측기술을 향상시켜 선제적 대응이 가능하도록 하는 것이다. 일반적으로 가뭄분석에 활용되는 가뭄지표는 연속형 변수로 간주하여 확률모형을 구축하지만, 가뭄상태와 가뭄피해 자료는 순서형 및 이산형 변수이므로 범주형 자료 분석 기법을 적용하는 것이 더 적절하다. 따라서 본 연구에서는 기상학적 가뭄과 피해발생 사이의 관계를 규명하기 위해 범주형 자료 분석 방법 중 로그선형(log-linear) 모형과 로지스틱(logistic) 회귀모형을 활용하였다. 가뭄피해 예측을 위한 가뭄 피해 정보를 수집하는 것은 매우 어려운 일이다. 가뭄의 영향으로 인해 발생할 수 있는 피해의 종류가 다양하며, 여러 분야의 이해관계자가 받아들이는 가뭄의 피해 양상이 다르기 때문이다. 본 연구에서는 국가가뭄정보포털(drought.go.kr)에서 충청북도의 가뭄피해현황 자료를 수집하였다. 30년(1991~2020년)동안 238개 읍면동 중 34개 행정구역에서 총 272건의 가뭄피해가 발생한 것으로 확인되었다. 표준강수지수(SPI)를 이용하여 분석된 지역별 연평균 가뭄발생횟수는 약 8.44회이며, 가뭄이 가장 많이 발생한 해는 2001년(평균 가뭄발생 18.7회)이었다. 강수의 부족으로 인해 발생하는 기상학적 가뭄이 사회경제적 피해를 야기하는 수문학적 가뭄으로 전이되기까지 몇 주에서 몇 달까지 시간이 소요된다. 이러한 관계를 파악하기 위해 가뭄피해 발생 여부를 예측변수, 가뭄피해 발생 이전의 가뭄상태를 설명변수로 설정하여 기상학적 가뭄 발생에 따른 가뭄피해 발생 확률을 산정하였다. 그 결과 가뭄피해 발생 당시의 가뭄상태보다 그 이전에 연속된 가뭄상태가 있을 경우 가뭄피해 발생 확률이 약 2.5배 상승하는 것으로 나타났다.

  • PDF

로그 및 지수파우어 강도함수를 이용한 NHPP 소프트웨어 무한고장 신뢰도 모형에 관한 비교연구 (The Comparative Study of NHPP Software Reliability Model Based on Log and Exponential Power Intensity Function)

  • 양태진
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
    • /
    • 제8권6호
    • /
    • pp.445-452
    • /
    • 2015
  • 소프트웨어 개발 과정에서 소프트웨어 신뢰성은 매우 중요한 이슈이다. 소프트웨어 고장분석을 위한 무한고장 비동질적인 포아송과정에서 결함당 고장발생률이 상수이거나, 단조 증가 또는 단조 감소하는 패턴을 가질 수 있다. 본 논문에서는 소프트웨어 신뢰성에 대한 적용 효율을 나타내는 로그 및 지수파우어 강도함수(로그 선형, 로그 파우어와 지수 파우어)로 신뢰성 모형을 제안한다. 효율적인 모형을 위해 평균제곱에러(MSE), 결정계수($R^2$)에 근거한 모델선택, 최우추정법, 이분법에 사용된 파라미터를 평가하기 위한 알고리즘이 적용되였다. 제안하는 로그 및 지수파우어 강도함수를 위해 실제 데이터을 사용한 고장분석이 적용되였다. 고장데이터 분석은 로그 및 지수파우어 강도함수와 비교하였다. 데이터 신뢰성을 보장하기 위하여 라플라스 추세검정(Laplace trend test)을 사용하였다. 본 연구에 제안된 로그선형과 로그파우어 및 지수파우어 신뢰성모형도 신뢰성 측면에서 효율적이기 때문에 (결정계수가 70% 이상) 이 분야에서 기존 모형의 하나의 대안으로 사용할 수 있음을 확인 할 수 있었다. 이 연구를 통하여 소프트웨어 개발자들은 다양한 강도함수를 고려함으로서 소프트웨어 고장형태에 대한 사전지식을 파악하는데 도움을 줄 수 있으리라 사료 된다.

통계적 공정관리(SPC)를 이용한 무한고장 소프트웨어 신뢰성 모형에 대한 접근방법 연구 (Assessing Infinite Failure Software Reliability Model Using SPC (Statistical Process Control))

  • 김희철;신현철
    • 융합보안논문지
    • /
    • 제12권6호
    • /
    • pp.85-92
    • /
    • 2012
  • 소프트웨어의 디버깅에 오류 발생의 시간을 기반으로 하는 많은 소프트웨어 신뢰성 모델이 제안되어 왔다. 무한고장 모형과 비동질적인 포아송 과정에 의존한 소프트웨어 신뢰성 모형을 이용하면 모수 추정이 가능하다. 소프트웨어를 시장에 인도하는 결정을 내리기 위해서는 조건부 고장률이 중요한 변수가 된다. 유한 고장 모형은 실제 상황에서 다양한 분야에 사용된다. 특성화 문제, 특이점의 감지, 선형 추정, 시스템의 안정성 연구, 수명을 테스트, 생존 분석, 데이터 압축 및 기타 여러 분야에서의 사용이 점점 많아지고 있다. 통계적 공정 관리 (SPC)는 소프트웨어 고장의 예측을 모니터링 함으로써 소프트웨어 신뢰성의 향상에 크게 기여 할 수 있다. 컨트롤 차트는 널리 소프트웨어 산업의 소프트웨어 공정 관리에 사용되는 도구이다. 본 논문에서 NHPP에 근원을 둔 로그 포아송 실행시간 모형, 로그선형 모형 그리고 파레토 모형의 평균값 함수를 이용한 통계적 공정관리 차트를 이용한 제어 메커니즘을 제안하였다.

반복비율적합에 의한 다차원 분할표의 결측칸값 추정 (Estimating Missing Cells in Contingency Table with IPE)

  • 최현집;신상준
    • 응용통계연구
    • /
    • 제13권1호
    • /
    • pp.197-206
    • /
    • 2000
  • 반복비율적합 방법을 확장하여 준독립성모형하에서 불완전한 다차원 분할표에 포함된 결측칸의 최우추정값을 얻기 위한 추정방법을 제안하였다. 제안된 방법은 주변합이 영이 아닌 모든 불완전한 분할표에 적용할 수 있으며 주어진 준로그선형모형의 구조를 해치지 않는다. 또한 결측칸의 위치와 수에 영향을 받지 않고 항상 수렴한다는 것을 확인하였다.

  • PDF

대규모 분할표 분석 (Analysis of Large Tables)

  • 최현집
    • 응용통계연구
    • /
    • 제18권2호
    • /
    • pp.395-410
    • /
    • 2005
  • 많은 수의 범주형 변수에 의한 대규모 분할표 분석을 위하여 차원축소(collapsibility) 성질을 이용한 분석 방법을 제안하였다. kullback-Leibler의 발산 측도(divergence measure)를 이용한 서로 완전한 연관을 갖는 변수그룹을 결정하는 방법을 제안하였으며, 제안된 방법에 의한 변수그룹은 주변 로그선형모형(marginal log-linear models)에 의하여 변수들간의 연관성을 식별할 수 있다. 제안된 방법의 적용 예로 데이터 마이닝에서 흔히 접할 수 있는 대규모 분할표 자료인 소비자들의 구매행위 분석을 위한 장바구니 자료의 분석 결과를 제시하였다.