• Environmental and Resource Economics Review
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• v.9 no.1
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• pp.71-91
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• 1999

상수원이 오염되고 사람들이 수돗물 수질을 불신함에 따라 이에 대한 회피 행동(averting behavior)으로서 생수소비가 급증하고 있다. 본 논문은 모수적(parametric) 모형과 반모수적(semi-parametric) 모형을 운용하여 생수소비 행태를 설명하는 이변량모형(bivariate model)을 분석하고자 한다. 주된 분석목적은 모수적 모형과 관련된 암묵적인 제약이 반모수적 모형을 통해 완화될 수 있음을 보이는 것이다. 모수적 모형에서 가정되는 이변량 정규성(normality)의 가정에 대한 검정결과, 이 가정은 통계적으로 유의하게 기각되었으며 모수적 모형 대반모수적 모형에 대한 정형검정 결과도 모수적 모형을 유의하게 기각하였다. 또한 반모수적 모형이 모수적 모형보다 생수소비행태에 대한 설명력이 더 높았다. 따라서, 반모수적 모형이 모수적 모형에서 요구되는 제약적인 가정을 하지 않으면서도 자료와 보다 잘 부합하는 결과를 가져올 수 있는 것으로 분석되었다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.2 no.2
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• pp.155-165
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• 1995

반복측정자료의 분석을 위해 제안된 Liang and Zeger(1986)의 회귀모형은 일반화추정식(generalized estimationg equations, GEE)을 이용하여 모형의 모수를 추정한다. 이 모형은 반복측정된 반응변수와 설명변수들과의 관계를 추정하는 것이 주된 목적이기 때문에 회귀모수는 중요한 모수로 간주되나 산포모수는 중요하지 않은 장애모수(nuisance parameters)로 간주된다. 일반적으로 GEE 분석에서 회귀모수의 추정량은 산포모수에 상관없이 일치적(consistent)으로 얻어진다고 알려져 있다. 그러나 본 논문에서는 포아송분포를 따르는 반복측정자료에 대한 사례연구와 모의 실험을 통해서 일반적으로 믿어져왔던 것과는 달리 GEE 방법이 산포모수에 민감하게 영향을 받고 있음을 보였다. 특히 산포모수의 값이 일정하지 않은 경우에는 GEE 방법이 산포모수에 민감 하게 영향을 받고 있음을 보였다. 특히 산포모수의 값이 일정하지 않은 경우에는 GEE 방법에서 밝혀진 회귀모수 추정량의 일치성에도 문제가 발생할 수 있음을 보였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.16 no.2
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• pp.273-282
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• 2003

The problem of estimating the parameters of k-population Weibull distributions is discussed under the prior of ordered scale parameters. Parameters are estimated by the Gibbs sampling method. Since the conditional posterior distribution of the shape parameter in the Gibbs sampler is not log-concave, the shape parameter is generated by the adaptive rejection sampling. Finally, we applied this estimation methodology to the data discussed in Nelson (1970).

• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.3 no.2
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• pp.1-49
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• 1996

본 논문에서는 자본시장의 변동성을 충분히 해명할 수 있는 가격결정모형이 정립되었다. 자본 자산의 가격은 세개의 위험에 대한 프리미엄의 총화임이 도출되었다. 이 세개 위험은 소비베타와 유사한 형태를 갖는 모수, 시장베타와 유사한 형태의 모수, 그리고 총국민생산의 성장률과 자산과의 공분산에 의하여 정의되는 모수이다. 이 모수를 각각 소비위험모수, 시장위험모수 및 생산위험모수라 할 수 있다. 자산의 가격을 결정하기 위하여 가격화(pricing)되는 체계적 위험이 세개라는 것은 중요한 함의인 것이다. 자산의 가격은 소비와 시장에 의하여 결정된다. 소비와 시장은 자체의 독립적 영역과 서로 상대에 대하여 상호작용하는 영역을 갖는다. 독립적 영역에서 생성되는 위험이 소비모수와 시장모수로 표상되며, 이 양자의 상호작용관계가 생산모수로 귀일한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.3 no.3
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• pp.169-178
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• 1996

일반적인 실험군과 대조군의 척도모수에 대한 가설을 Orban과 Wolfe(1982)가 도입한 placement를 이용하여 비모수적 검정법을 제안하였다. 위치모수를 알고 있는 경우에 제안된 통계량의 귀무가설하에서의 평균과 분산 그리고 반복점근분포(iterative asymptotic distribution)를 구하였고 기존의 검정법들과 소표본 모의실험을 통하여 실험 유의수준과 실험검정력을 비교하였다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1993.10a
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• pp.153-161
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• 1993

시간변동모수 공적분(Time-Varying Parameter Cointegration) 모형에서 시간변동모수가 안정적인 확률과정을 따르는 경우 BI(bi-integrated) 과정을 오차항으로 갖는 고정모수 공적분 모형과 동일하다. 이 때 BI과정은 ARCH 과정과 조건부분산이 동치관계에 있음을 이용하여 소득과 비내구재(서비스) 소비의 시간변동모수 공적분 관계를 추정하였다. 이로부터 합리적기대 항상소득가설을 검증한 결과 고정모수 공적분 모형과 달리 가설을 기각할 수 없는 것으로 나타났다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.15 no.2
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• pp.355-366
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• 2002

Nonparametric statistical inference for the parameter of logit model were examined. Usually nonparametric approach is milder than parametric approach based on normal theory assumption. We compared the two nonparametric methods for legit model, the bootstrap and random permutation in the sense of coverage probability. Monte Carlo simulation is conducted for small sample cases. Empirical power of hypothesis test and coverage probability for confidence interval estimation were presented for simple and multiple legit model respectively. An example were also introduced.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.26 no.5
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• pp.713-723
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• 2013

An objective Bayesian estimation procedure of the two-parameter Pareto distribution is presented under the reference prior and the noninformative prior. Bayesian estimators are obtained by Gibbs sampling. The steps to generate parameters in the Gibbs sampler are from the shape parameter of the gamma distribution and then the scale parameter by the adaptive rejection sampling algorism. A numerical study shows that the proposed objective Bayesian estimation outperforms other estimations in simulated bias and mean squared error.

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.25 no.6
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• pp.394-404
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• 2013

In the present study, the characteristics of spectral peakedness parameter $Q_p$, bandwidth parameter ${\varepsilon}$, and spectral width parameter ${\nu}$ were analyzed as a first step to define the swell waves quantitatively. For the analysis, the joint probability density function of significant wave heights and peak periods were newly developed. The MCMC(Markov Chain Monte Carlo) simulations have been performed to generate the significant wave heights and peak periods from the developed probability density functions. Applying the simulated significant wave heights and peak periods to the theoretical wave spectrum models, the spectral shapes parameters were obtained and analyzed. Among the spectral shape parameters, only the spectral peakedness parameter $Q_p$, is shown to be independent with the significant wave height and peak wave period. It also best represents the peakedness of the spectral shape, and henceforth $Q_p$ should be used to define the swell waves with a wave period. For the field verification of the results, wave data obtained from Hupo port and Ulleungdo were analyzed and results showed the same trend with the MCMC simulation results.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.20 no.2
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• pp.357-371
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• 2007

For the time-to-failure data with competing risks, cumulative incidence functions (CIFs) are commonly estimated using nonparametric methods. If the cases of events due to the cause of primary interest are infrequent relative to other cause of failure, nonparametric methods may result in rather imprecise estimates for CIF. In such cases, Bryant et al. (2004) suggested to model the cause-specific hazard of primary interest parametrically, while accounting for the other modes of failure using nonparametric estimator. We represented the semiparametric cumulative incidence estimator and extended to the model of Weibull and log-normal distribution. We also conducted simulations to access the performance of the semiparametric cumulative incidence estimators and to investigate the impact of model misspecification in log-normal cause-specific hazard model.