• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제11권1호
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• pp.1-18
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• 2000

본 논문에서는 가장 많이 사용되는 시계열 모형중의 하나인 자기회귀모형에서 모수를 추정하는 방법으로 최소 절대 편차 추정법(least absolute deviation estimation)을 포함한 로버스트한 추정방법 (robust estimation)의 사용을 제안하고 모의 실험을 통하여 이러한 방법들을 기존의 최소 제곱 추정 방법과 예측의 관점에서 비교 검토하여 시계열 자료분석에서의 로버스트한 모수 추정 방법의 유효성을 확인해 보고자 한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제18권1호
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• pp.47-55
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• 2011

비대체와 회귀대체는 조사변수의 모형과 조사변수와 보조변수의 관계에 의존하며 모형이 성립되지 않는 경우 이들 대체법을 이용한 추정량의 불편성은 보장되지 않는다. 본 연구에서는 모형이 성립되지 않는 경우에도 추정량의 근사적 불편성이 성립되는 로버스트 대체법을 개발한다. 대체법 개발시 보조변수의 모수 정보를 이용하여 추정량의 효율 증대를 가져오게 한다. 모의실험을 실시하여 본 연구에 대한 이론적 결과의 타당성을 보인다.

• 응용통계연구
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• 제27권3호
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• pp.397-406
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• 2014

최소밀도함수승간격 추정법은 Baus 등 (1998)에 의해 처음 소개된 이후 많은 관심의 대상이 되었다. 최소밀도함수승간격 추정량은 우수한 로버스트 성질을 갖고 효율성도 최우추정량에 필적한 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 생물정보학에서 사용되는 노말-지수 분포에 근거한 추정량을 최소밀도함수승간격 추정법을 사용하여 구하는 방법을 다루고자 한다. 그런데 그 과정에서 간격을 적분을 통해 구하는 것이 매우 어려움으로 인해 직접적인 적분 대신 라플라스 근사를 시도할 것을 제안한다. 그 결과 추정량이 다소 효율성이 줄어들지만 로버스트 성질을 갖고 있음을 수학적 방법과 모의실험을 통하여 보였다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2003년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.275-280
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• 2003

공간 자료에서 이상점이 존재할 경우 변이도(Variogram)를 추정함에 있어 그 효과를 줄이기 위한 방법으로 로버스트(robust) 변이도를 이용한다. 그러나 이상점이 존재하는 자료분석에서 로버스트 변이도를 사용하기에 앞서 이상점을 수정한 자료를 사용하였을 경우 그 효율성 또한 좋다고 알려져 있다. 본 논문에서는 이상점이 존재하는 자료를 분석함에 있어 기존의 이상점 수정법 및 새로운 이상점 수정법의 효율성을 비교하였다.

• 응용통계연구
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• 제29권3호
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• pp.471-485
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• 2016

회귀모형의 대표적인 추정법인 최소제곱법은 오차항의 분포가 정규분포를 따르고 이상치가 없는 상황에서는 최적이지만, 자료가 회귀모형의 가정을 만족하지 않을 경우 또는 이상치를 포함하는 경우와 같이 자료가 오염된 상황에서는 왜곡된 추정 결과를 준다. 따라서 이상치에 민감한 최소제곱법의 단점을 보완하기 위해 다양한 로버스트 추정방법이 제안되었다. 본 논문에서는 MLE를 기반으로 제안된 M 추정량, 순서형 통계량을 기반으로 제안된 L 추정량, 잔차의 순위를 기반으로 제안된 R 추정량 계열에서 높은 붕괴점 또는 높은 효율을 갖는 대표적인 추정량들을 다양한 모의실험을 통해 비교 연구하였다. 추정량의 성능을 비교하는데 효율성 뿐만 아니라 편의, 분산을 포함한 분포를 살펴보았다. 그 결과 실제 데이터 적용에는 MM 추정량과 GR 추정량이 좋은 성능을 가진 것으로 보였다.

• 응용통계연구
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• 제29권3호
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• pp.463-470
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• 2016

주파수 영역에서 시계열 자료를 분석함에 있어 스펙트럴 추정량은 매우 유용한 도구이다. 기존의 스펙트럴 추정량은 이상치에 영향을 받을 수밖에 없는 구조로 되어있어서 M-추정법을 활용하여 로버스트 스펙트럴 추정량이 제안되었다. M-추정을 위해서는 조율모수를 적절하게 선택해 주어야 하는데 Pak (2001)이 제안한 방법을 사용할 때의 효과를 연구하였다. 모의실험과 주택가격지수에의 적용을 통하여 효과가 있음을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제8권2호
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• pp.77-86
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• 1995

본 논문에서는 두 회귀직선의 평행성에 대한 로버스트 검정법을 제안하고, 모의실험과 예를 통하여 기존의 방법들과 유의수준의 안정성 및 검정력의 측면에서 비교하였다. 제안된 검정법은 Song et al. (1994b)에 의하여 제안된 최소절사제곱 추정량을 초기치로 하는 일단계 GM-추정량에 기초를 두고 있다. 이 추정량은 최대붕괴점과 유계영향함수를 갖는 것으로 알려져 있다.

• 응용통계연구
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• 제19권2호
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• pp.305-317
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• 2006

시계열 자료에서의 특이치, 특히 이 가운데 가법적 특이치가 모형의 식별, 모수의 추정 및 예측과 관련된 분석 전과정을 왜곡하는 것은 잘 알려져 있다. 그러나 특이치가 다수 발생하는 경우, 특히 연속적으로 집단을 이루어 발생할 때 대부분 특이치 검출방법은 가면화효과와 수렁화효과때문에 이들을 정확히 판별하지 못한다. 본 논문에서는 p차 자기상관회귀모형에 대한 고붕괴점 회귀추정량을 이용한 양방향 로버스트 필터방법을 제안했다. 실제 사례와 모의실험을 통해 제안한 방법이 매우 정확하게 시계열 자료에 포함된 특이치들을 검출하고 있음을 확인할 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제22권3호
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• pp.531-539
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• 2009

로지스틱회귀분석은 고객관계관리를 위한 데이터마이닝 분야에서 많이 사용되는 기법인데, 이 분야의 모형설정 과정에서는 연관성이 매우 높은 설명변수들이 모형에 함께 포함되어 다중공선성의 문제를 유발하며, 더욱이 회귀자료에 이상점들이 포함되면 최우추정량은 심각한 결함을 갖게 된다. 두 가지 문제점을 동시에 해결하기 위하여 로버스트주성분로지스틱회귀를 적용할 수 있는데, 본 논문에서는 주성분의 선정기준을 결정하는 모형을 개발하고, 주성분모형에서의 추정치에 미치는 이상점의 영향을 축소하기 위한 로버스트추정법을 제안하였다. 제안된 추정법은 다중공선성과 이상점이 유발하는 문제들을 적절히 해결해 준다는 사실이 모의실험을 통하여 확인되었다.

• 응용통계연구
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• 제17권2호
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• pp.327-336
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• 2004

이상점이 존재하는 공간자료(spatial data) 분석에서 이상점(outlier)의 영향력를 줄이기 위 한 방법으로 로버스트 변이도(robust variogram)를 사용한다. 최근 이상점을 먼저 수정한 후 변이도를 추정하는 방법을 사용하면 더 좋은 분석결과를 얻을 수 있다는 것이 알려졌다. 본 논문에서는 이상점이 존재하는 공간자료 분석에서 Mugglestone 등(2000)이 제안한 이상점 수정법과 본 논문에서 제안한 새로운 이상점 수정법의 효율성을 비교하였다.