• 제목/요약/키워드: 로버스트 추정법

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Theil방법을 이용한 퍼지회귀모형 (Fuzzy Theil regression Model)

  • 윤진희;이우주;최승회
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제23권4호
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    • pp.366-370
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    • 2013
  • 설명변수와 반응변수 사이의 통계적 관계를 설명하기 위해 사용되는 회귀모형을 분석하는 방법을 회귀분석이라 한다. 본 논문에서는 독립변수와 종속변수에 대한 퍼지관계를 표현하는 퍼지회귀모형를 추정하기 위하여 이상치에 민감하지 않은 로버스트한 추정량인 Theil방법을 소개한다. Theil방법은 설명변수와 반응변수의 ${\alpha}$-수준집합의 각 성분으로 구성된 집합에서 선택한 임의의 두 쌍 자료로부터 계산된 변화율의 중위수를 두 변수에 대한 변화량의 추정량으로 간주한다. 본 논문에서 제안된 Theil방법이 최소자승법을 이용하여 추정된 퍼지회귀모형보다 더 정확할 수 있음을 예제를 통하여 확인한다.

데이터베이스 시스템을 이용한 탄소강의 피로강도 및 수명분포 (A Study on the Fatigue Strength and Life Distribution of Carbon Steel Using the Database System)

  • 김정규;문준호;김도식
    • 한국강구조학회 논문집
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    • 제10권1호통권34호
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    • pp.37-45
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    • 1998
  • 기계 및 구조물의 안전성과 신뢰성 평가를 위하여 금속재료의 피로강도 데이터베이스 시스템을 구축하고, 이를 이용하여 금속재료의 피로수명 분포특성을 검토하였다. 종속도를 이용하여 구성한 관계형 피로강도 데이터베이스 시스템은 일련의 데이터 관리 및 해석작업을 효율적으로 수행하였다. 또한 Robust 방법과 보상오차함수(complementary error function)를 이용한 3-파라미터 Weibull분포의 파라미터 추정법 및 비파손확률를 검토하기 위하여 제안된 새로운 기준식의 타당성을 검토하였다. 조합분포모델을 이용하여 부하응력비와 Weibull분포의 파라미터 항으로 나타낸 피로수명 분포식은 탄소강의 P-R-N 특성을 해석함에 있어서 좋은 결과를 보였다.

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다중 프로세서에서의 캐시접근 실패율을 위한 경험적 모델링 (Empirical Modeling for Cache Miss Rates in Multiprocessors)

  • 이강우;양기주;박춘식
    • 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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    • 제33권1_2호
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    • pp.15-34
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    • 2006
  • 본 논문에서는, 소규모 시뮬레이션을 통하여 수집된 표본에 통계적인 추정방법을 적용하여 모델을 구하는 경험적 모델링 기법을 제안한다. 이 기법을 이용하여 대칭형 구조를 갖는 다중프로세서 시스템에서의 캐시접근실패율을 위한 두 종류의 모델을 구하였다. 목표시스템의 사양이 고정되었을 때 입력데이타의 크기변화에 따르는 모델과, 입력데이타의 크기가 고정되었을 때 목표시스템의 프로세서 수의 변화에 따르는 모델이다. 모델의 정확성을 제고하기 위하여 한 프로그램에 존재하는 공유데이타들에 대하여 종류별 캐시접근실패에 대한 개별적인 모델들을 구한 후 이들을 종합함으로써 최종적인 모델을 구하였다. 또한 최소 제곱 추정법과 로버스트 추정법을 병용하여 이탈점으로 인한 왜곡을 최소화함으로써 모델의 정확도를 향상시켰다. 경험적 모델링은 표본에 대한 분석이 필요 없으면서도 모델의 정확도가 매우 높다. 또한 소규모의 시뮬레이션만 수행하면 되고, 실험을 통하여 일련의 표본을 수집할 수만 있으면 모든 분야의 연구에 적용할 수 있다. 경험적 모델을 이용한 24가지 경우의 예측시도 중 17번의 경우에는 $1\%$ 미만의 예측오차율을 보였으며, 나머지 경우에도 매우 높은 정확도를 보였다. 특히 프로그램의 실행양식이 불규칙하거나, 표본의 수가 충분하기에는 부족한 경우에도 좋은 결과를 보여준다.

회귀모형에서 이상치 검색을 이용한 로버스트 변수변환방법 (Robust Response Transformation Using Outlier Detection in Regression Model)

  • 서한손;이가연;윤민
    • 응용통계연구
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    • 제25권1호
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    • pp.205-213
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    • 2012
  • 선형회귀모형에서 자료를 모형에 적합시킬 때 일반적으로 반응변수 변환을 시도하지만 적절한 변환함수의 결정은 몇개의 이상치들에 민감하게 반응한다는 것이 잘 알려져 있다. 이에 따라 이상치에 영향을 받지 않는 변수변환 방법들이 연구, 개발되고 있으나 최근에 Cheng (2005)에 의해 최소절사제곱추정치에 기반을 둔 절사 우도추정치 방법처럼 이상치의 숫자를 미리 정해야한다거나 많은 계산량이 필요하다는 단점들을 갖고 있다. 본 논문에서는 그와 같은 문제점을 해결하고 추정치의 강건성을 개선하는 새로운 방법을 제안하며 제안된 방법에서는 반응변수 변환에 따른 이상치 탐색법에 있어서 Hadi와 Simonoff (1993)가 제시한 단계적 절차를 응용, 적용한다.