꼬리가 두꺼운 분포의 고분위수에 대한 신뢰구간을 연구하였다. 통계량의 극한 분포에 근거한 점근적 방법과 붓스트랩 방법을 같이 고려하였다. 이 두 방법에 모수적, 비모수적, 준모수적 기법을 각각 적용할 수 있는데, 전체 11가지 신뢰구간의 성능을 실제신뢰수준과 길이로 비교하였다. 모의실험 결과 준모수적이면서 점근적인 신뢰구간과 축량을 이용하는 준모수적 붓스트랩 신뢰구간이 실제신뢰수준의 기준에서 안정된 성능을 보인다는 것을 알 수 있었다.
추계학적 시계열 분석은 크게 수문자료의 장기간 합성과 실시간 예측으로 구분해 볼 수 있다. 장기간 합성은 주로 수문자료의 추계적 특성을 반영한 수자원 시스템의 운영율 개발에 이용되어 왔다. 반면에 실시간 예측은 수자원 시스템의 순응적(adaptive) 관리에 적용되고 있다. 두 개념의 차이로 전자는 시계열 자료를 합성하여 발생 가능한 모든 수문조합을 얻고자 하는 것이라면 후자는 전 시간의 수문량을 조건으로 하는 다음 시간의 값을 순응적으로 예측하는 것이라 할 수 있다. 수문자료의 합성과 예측에는 크게 결정론적, 확률론적 방법의 두 가지 대별될 수 있다. 결정론적 모델링 방법에는 인공신경망이나 Fuzzy 기법 등을 이용할 수 있으며, 확률론적 방법에는 ARMAX 등의 모수적 기법과 k-NN(k-nearest neighbor bootstrap resampling), KDE(kernel density estimates), 추계학적 인공신경망 등의 비모수적 기법으로 분류할 수 있다. 본 연구에서는 대표적 비모수적 기법인 k-NN를 이용하여 충주댐을 대상으로 월 및 일 유입량 자료의 예측 정도를 살펴보았다. 전 시간 관측치를 조건으로 하는 다음 시간의 조건부 확률분포를 구하여 평균값을 계산한 후 관측치와 비교함으로써 모형의 정도를 살펴보았다. 그리고 실시간 저수지 운영에 이 기법의 활용성과 장단점도 살펴보았다. 모형개발 절차로 모형의 보정을 거쳐 검증을 실시하였다. 결론적으로 월 및 일 유입량 예측에 k-NN 기법이 실무적으로 적용될 수 있었으며, 장점으로는 k-NN 기법이 다른 기법보다 모델링 절차가 비교적 쉬워 저수지 운영 최적화 등 타 시스템과의 연계에 수월함이 인식되었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권1호
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pp.39-48
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2009
피셔 정보행렬은 모수 추론에서 중요한 역할을 한다. 특히 비정보 사전분포를 이용한 사후분포로 유도하는 객관적 베이지안 추론에서 사용된다. 또한 기하학에서는 거리함수의 한 예로서 이용된다. 모수가 많아질수록 피셔 정보행렬의 계산이 복잡하여진다. 따라서 본 논문에서는 매스매티카를 이용하여 계산상 필요한 프로그램을 적용시켜 신뢰성 이론에서 사용되는 3-모수 와이블분포에 대한 피셔 정보행렬을 유도하였다.
본 논문은 영상 복원 문제에 대한 정규화 모수를 찾는 새로운 방법을 제시한다. 사전 정보가 없으면 티코노프(Tikhonov) 정규화 모수를 선택하기 위한 일반화된 교차 검증법이나 L자형 곡선 검정 등의 별도의 최적화 함수가 필요하다. 본 논문에서는 티코노프 정규화에 대한 통합된 베이즈 해석을 소개하고 영상 복원 문제에 적용한다. 티코노프 정규화 모수와 베이즈 하이퍼 모수들의 관계를 정립하고 최대 사후 확률과 근거 프레임워크를 사용한 정규화 모수를 구하는 공식을 제시한다. 실험결과는 제안하는 방법의 효능을 보여준다.
비열등성 시험시에 치료군(treatment group)과 활성대조군(active control group)을 이용한 모형으로 Hauschke 등 (1999)이 제안한 모수적 검정법이 있다. 이 방법은 위약군(placebo group)과 직접적인 비교가 불가능하므로 Pigeot 등 (2003)이 세 군으로 확장한 검정법을 제안하였다. 그러나 이와 같은 두 검정법은 구체적인 분포가정이 필요하다. 이런 단점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 비모수적 방법으로서 두 군 설계에 Wilcoxon 순위합 검정(Wilcoxon, 1945)을 이용한 방법을, 세 군 설계에 Scheirer 등 (1976)이 제안한 선형대비검정을 확장한 새로운 방법을 제안한다. 또한 모의실험을 통하여 모수적 방법과 비모수적 방법간의 검정력을 비교하였다.
이 논문에서는 비선형 자기회귀 과정을 따르는 오차항을 포함한 회귀모형에서 계수추정법의 비교를 다룬다. 비교를 위해 통상적 최소제곱추정량, 일반화 최소제곱추정량, 모수적 회귀오차 수정법, 비모수적 회귀오차 추정법을 비교하였다. 본 논문에서는 또한 비선형 자기회귀모형의 성질을 전형적인 몇가지 비선형자기회귀 모형을 예를 들어 설명한다. 비교연구의 결과 네 가지 추정량 중에 모든 상황에서 최선인 추정량은 존재하지 않았으나 비모수 회귀오차 수정 방법이 일반적으로 우수한 성능을 보임을 알 수 있다.
보증 데이터를 통해 제품의 수명 및 형상모수를 추정할 때 최우추정법과 같은 전통적인 통계 분석방법(Classical Statistical Method)을 많이 사용하였다. 그러나 전통적인 통계 분석방법을 통해 수명과 형상모수의 추정 시 표본의 크기가 작거나 불완전한 경우 추정량의 신뢰성이 떨어진다는 단점이 있고 또 누적된 경험과 과거자료를 충분히 이용하지 못하는 단점도 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 모수의 사전분포를 가정하는 베이지안(Bayesian) 기법의 적용이 필요하다. 하지만 보증 데이터분석에 있어서 베이지안 기법을 이용한 연구는 아직 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 수명분포가 와이블 분포를 갖는 보증데이터를 활용하여 모수 추정의 효율성을 비교 분석하고자 한다. 이를 위해 와이블 분포의 모수가 대수정규분포를 따르는 사전분포를 갖는 베이지안 기법과 전통적 통계기법인 생명표법(Actuarial method)을 활용하여 추정량을 도출하고 비교 분석하였다. 이를 통해 충분한 관측 데이터를 확보할 수 없는 경우에 베이지안 기법을 이용한 보증 데이터 분석방법의 성능을 확인하고자 한다.
통계적 공정 모니터링에서 관리 상태일 때 품질 특성치의 모수값은 하나의 값으로 지정하는 경우가 대부분이다. 그러나 관리 상태로부터 공정 모수의 작은 변화는 실제적으로 크게 중요하지 않은 경우, 품질 특성치의 모수 영역은 관리 상태, 무관심, 그리고 이상 상태의 세 영역으로 구성될 수 있다. 이 논문에서는 3개의 모수 영역이 있는 공정에 적용할 수 있는 두 가지 지수가중 이동평균(exponentially weighted moving average; EWMA) 관리도 절차를 제안하고, 제안된 절차의 성능을 Shewhart 관리도 및 누적합(cumulative sum; CUSUM) 관리도와 비교하여 그 효율을 평가하였다.
본 논문은 가상가치기법(CVM)을 이용하여 대구시 수도물 수질개선의 경제적 편익에 대한 결정요인을 분석하고자 한다. 자료는 양분선택형 설문조사자료이며, 추정기법으로서 단일지수모형구조(single-index model)를 가정하는 두개의 준모수 추정법이 원용되었다. 비교목적으로 양분선택형 가상가치기법 문헌에서 전통적으로 사용되어 온 probit모형에 의한 추정결과도 아울러 제시된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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