• 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.

• 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.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.227-230
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• 2002

표본의 크기가 작을 경우에 이항분포의 모수에 대한 신뢰구간을 구하는 대표적인 방법으로는 Clopper-Pearson 방법과 Blyth-Still 방법이 있다. Clopper-Pearson 방법에 의한 신뢰구간은 이항 모수가 포함되는 커버리지 확률이 목표로 하는 신뢰수준보다 상대적으로 크다는 문제점이 있다. Blyth-Still 방법은 이러한 문제점을 개선시켰다. 그러나, Blyth-Still에 의해서 표로 보고된 신뢰구간을 적용할 경우 표본의 크기와 이항 모수의 값에 따라서 커버리지 확률이 목표하는 신뢰수준보다 작은 경우가 발생한다. 그러나, 이는 Blyth-Still 방법 자체의 문제점이 아니며 단지 보고된 표의 유의한 소수점 자릿수와 관계가 있다. 본 논문은 Blyth-Still 방법에 의한 좀 더 정확한 신뢰구간을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.1179-1185
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• 2003

시뮬레이션 상의 입력모델에 대한 기존의 연구는 과거의 자료를 바탕으로 선형의 모수적인 (parametric) 모형을 개발하는데 초점을 두고 있다. 그러나 이 경우에는 입력이 매우 복잡한 형태를 가지면 모수적인 모형을 잦는 것이 불가능해지므로 비모수적인(non-parametric) 접근방법이 절실한 실정이다 예로 인터넷 트래픽 모델의 시뮬레이션 수행시 입력으로 제공되는 단위 시간당 요구되는 웹 페이지의 수 같은 경우 데이터들 간데 종속관계가 매우 심하고 복잡하여 모수적 모형을 세우는데 어려움이 있다. 이러한 시스템들을 시뮬레이션 방법으로 분석 하고자 할 때, 기존의 trace-driven 시뮬레이션 방법이나 모수적 모형을 찾아 다수의 사실적인 시뮬레이션 입력 자료를 확보하는 것은 현실적으로 어려움이 있다. 따라서. 비모수적인 방법으로 다수의 사실적인 시뮬레이션 입력 자료를 생성하는 것이 필요하다. 이러한 비모수적인 방법에 대한 평가기준 설정은 시뮬레이션 상의 입력 모델에 대한 타당성을 제시한다는 점에서 또한 매우 중요하다. 본 논문에서는 붓트스트 랩의 방법중의 하나인 임계값 붓트스트랩을 이용하여 시뮬레이션 입력 자료 생성 방법을 개발하였고 Turing test를 통해 붓스트랩으로 생성산 입력 시나리오를 검증하였다.

• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.10 no.1
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• pp.1-44
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• 2004

연속시간모형은 시간의 흐름에 대응되는 자본자산의 운동의 성질과 시간의 흐름에 따라 형성되는 자본자산의 가격을 동시적으로 파악할 수 있는 것이 큰 장점이다. 연속시간 확률미분방정식을 구성하는 표류함수와 확산함수가 폐형해나 해석적 형태로 존재하지 않는 경우가 대부분이다. 여기에서 모수추정의 어려움이 발생한다. 전이 확률밀도함수의 인지 또는 발견의 어려움과 표류함수와 확산함수의 적분 불가능성은 최대가능도법의 사용을 어렵게 만든다. 여기에서 모수방법 보다는 비모수방법을 통하여 연속 확률 미분방정식을 추정하려는 성향이 존재한다. 밀도를 모르면 표본적률을 사용하여 모수를 추정할 수 있으므로 일반화 적률법이 연속시간 확률미분방정식의 모수 추정과 검정에 사용되고 있다. 전이밀도의 값을 시뮬레이션을 통하여 얻는 마코브연쇄 몬테카를로 방법, 전이밀도를 무한소 생성작용소를 통하여 얻는 방법, 비 모수방법, 여러 종류의 전개에 의하여 얻은 표류함수와 확산함수의 전이밀도에 대한 최대가능도법 등 여러 종류의 연속시간 확률미분방정식의 실증분석에서 사용되고 있다. 이 논문에서는 연속시간 확률미분방정식의 실증분석 방법들을 정리하는데 목적이 있다. 이일균(2004)은 이 논문과의 자매논문으로 시뮬레이션에 의한 확률미분방정식의 추정을 다루고 있어 시뮬레이션방법은 그 논문에 미룬다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 2003.10a
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• pp.139-145
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• 2003

본 논문에서는 강수 자료의 예측에 사용되는 3-모수 카파 분포(KD3)에서의 모수 추정 방법을 알아보고 시뮬레이션을 통하여 모수 추정 방법에 따른 성능을 비교해 보았다. 이 분포의 모수 $\alpha,\;\beta,\;\mu$를 추정하기 위하여 적률추정법(MME), L-적률 추정법(LME), 최우추정법(MLE)을 적용하였다. 소표본의 경우뿐만 아니라 대표본의 경우에도 시뮬레이션을 통하여 추정법들의 성능을 비교하였다. 적률 추정법과 L-적률 추정법에서는 제약조건 하에서의 1차원 Newton-Raphson방법을 수정하여 이용하였다. MSE를 기준으로 한 시뮬레이션 결과, KD3의 모수 추정에 있어서 표본의 크기가 100보다 작으면 LME의 적용을 추천하고 표본의 크기가 100이상이면 MLE를 추천한다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.20 no.2
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• pp.73-94
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• 2003

In general, the interest rate is forecasted by the parametric method which assumes the interest rate follows a certain distribution. However the method has a shortcoming that forecasting ability would decline when the interest rate does not follow the assumed distribution for the stochastic behavior of interest rate. Therefore, the nonparametric method which assumes no particular distribution is regarded as a superior one. This paper compares the interest rate forecasting ability between the two method for the Monetary Stabilization Bond (MSB) market in Korea. The daily and weekly data of the MSB are used during the period of August 9th 1999 to February 7th 2003. In the parametric method, the drift term of the interest rate process shows the linearity while the diffusion term presents non-linear decline. Meanwhile in the nonparametric method, both drift and diffusion terms show the radical change with nonlinearity. The parametric and nonparametric methods present a significant difference in the market price of interest rate risk. This means in forecasting the interest rate and the market price of interest rate risk, the nonparametric method is more appropriate than the parametric method.

• KOREAN JOURNAL OF CROP SCIENCE
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• v.40 no.5
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• pp.629-636
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• 1995

This study was carried out to clarify the proper nitrogen application methods under the different seedling density in puddled-soil drill seeding of rice. Seedling density was adjusted as 30, 60, 90, 120 and 150ea/$m^2$ just after emergence and nitrogen was applied with five methods including conventional respectively. The maximum tillering stage was shorten as the seedling density was increase but decreased the percentage of productive tillers. Lodging was occurred serverely as the seedling was more than 120ea/$m^2$, when nitrogen was applied at panicle initiation stage. Grain yield wasn't significantly different among seedling densities when it was more than 60ea/$m^2$, but the density of 30ea/$m^2$ was decreased. It wasn't significantly different among the nitrogen application methods when it was more than 90ea/m, but was higher at early application of tillering fertilizer (T$_2$) than conventional method when the seedling density was less than 60ea/$m^2$. Supposing that the yield of reseeding is the same as optimum seedling density, minimum seedling density needs for reseeding would be less than 55 ea/$m^2$ as the aspect of income allowed for managing expense.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.36 no.2
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• pp.315-324
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• 2003

Stream flow data was analyzed for determining the lowflow which is the standard for river maintenance flow. Lowflow quantiles were estimated based on the parametric and nonparametric methods and two methods were compared by Monte Carlo simulation study. As the results of the parametric method, three probability distributions such as gamma-2, lognormal-2 and Weibull-2, are selected as appropriate models for stream flow data of 13 stations in Han River Basins. According to simulation results, relative bias (RBIAS) and relative root mean square error (RRMSE) of the lowflow quantiles are the smallest when the applied and population models are the same. The fame statistical properties from the nonparametric models are good within the interpolation range. Among 7 bandwidth selectors used in this study, the RRMSEs of the Park and Marron method (PM) are the smallest while those of the Shoaler and Jones method (SJ) are the largest.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.31 no.3
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• pp.343-352
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• 2018

We can use quantile regression and expectile regression analysis to estimate trends in extreme regions as well as the average trends of response variables in given explanatory variables. In this paper, we compare the performance between the parametric and nonparametric methods for expectile regression. We introduce each estimation method and analyze through various simulations and the application to real data. The nonparametric model showed better results if the model is complex and difficult to deduce the relationship between variables. The use of nonparametric methods can be recommended in terms of the difficulty of assuming a parametric model in expectile regression.