• Title/Summary/Keyword: 모수 방법

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Diagnostics for Estimated Smoothing Parameter by Generalized Maximum Likelihood Function (일반화최대우도함수에 의해 추정된 평활모수에 대한 진단)

  • Jung, Won-Tae;Lee, In-Suk;Jeong, Hae-Jeong
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • v.7 no.2
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    • pp.257-262
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    • 1996
  • When we are estimate the smoothing parameter in spline regression model, we deal the diagnostic of influence observations as posteriori analysis. When we use Generalized Maximum Likelihood Function as the estimation method of smoothing parameter, we propose the diagnostic measure for influencial observations in the obtained estimate, and we introduce the finding method of the proper smoothing parameter estimate.

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A simulation study on projection pursuit discriminant analysis (투사지향방법에 의한 판별분석의 모의실험분석)

  • 안윤기;이성석
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.5 no.1
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    • pp.103-111
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    • 1992
  • The projection pursuit method has been gussested as a technique for the analysis of the multivariate data. This method seeks out interesting linear projections of the multivariate data onto a line of a plane to solve the curse or dimensionality. In this paper we developed the discriminant analysis by using the projection method and simulations were used for comparison between this and other existing discriminant analysis methods.

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Nonparametric procedures using aligned method and linear placement statistics in randomized block design (랜덤화 블록 계획법에서 정렬방법과 선형위치통계량을 이용한 비모수 검정법)

  • Han, Jinjoo;Kim, Dongjae
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.29 no.7
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    • pp.1411-1419
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    • 2016
  • Nonparametric procedures in randomized block design was proposed by Friedman (1937) as a general alternative. This method is used to find out the difference in treatment effect. It can cause a loss of inter block information using the ranking in each block. This paper proposed nonparametric procedures using an aligned method proposed by Hodges and Lehmann (1962) to reduce block information based on joint placement suggest by Jo and Kim (2013) in a randomized block design. We also compared the power of the test of the proposed procedures and established method through a Monte Carlo simulation.

Nonparametric method using aligned method and linear placement statistics in randomized block design with replications (반복이 있는 랜덤화블록 모형에서 정렬방법과 선형위치통계량을 이용한 비모수 검정법)

  • Jeon, Soyoung;Kim, Dongjae
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.30 no.2
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    • pp.281-290
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    • 2017
  • Mack and Skillings (1980) proposed a nonparametric method in a randomized block design with replications. This method employs the mean of observations instead of each observation. However, it has the inherent disadvantage that there may be a loss of information. In this paper, we proposed a nonparametric method that employees an aligned method and linear placement statistics to supplement its weakness. A Monte-Carlo study is performed to compare the power of the proposed method with previous methods.

Sample size comparison for two independent populations (독립인 두 모집단 설계에서의 표본수 비교)

  • Ko, Hae-Won;Kim, Dong-Jae
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • v.21 no.6
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    • pp.1243-1251
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    • 2010
  • For clinical trials, it is common to compare the placebo and new drug. The method of calculating a sample size for two independent populations are the t-test that is used for parametric methods, and the Wilcoxon rank-sum test that is used in the non-parametric methods. In this paper, we propose a method that is using Kim's (1994) statistic power based on the linear placement statistic, which was proposed by Orban and Wolfe (1982). We also compare the sample size for the proposed method with that for using Wang et al. (2003)'s sample size formula which is based on Wilcoxon rank-sum test, and with that of t-test for parametric methods.

시간의 흐름에 따른 무조건부 주가분산과 주가형성

  • Lee, Il-Gyun
    • The Korean Journal of Financial Studies
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    • v.14 no.1
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    • pp.41-56
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    • 2008
  • 주식 수익률이 정상적 과정이 아니라 비정상적 과정에 의해서 생성되고 있다는 사실이 여러 실증 분석에서 제시되고 있다. 시계열의 평균이 시간의 흐름에 따라 변하면 이 시계열은 비정상적 과정에 의하여 생성된다. 시간의 흐름에 따라 평균이 변하는 비정상 시계열은 단위근과 공적분에 의하여 시계열의 운동을 모형화하고 있다. 한편 시계열의 비정상성은 분산이 시간의 흐름에 따라 변할 때에도 발생한다. 시간의 흐름에 따라 무조건부 분산은 변하지 않고 있지만 이용 가능한 정보 집합을 조건으로 하는 조건부 분산이 변하는 경우도 있다. 이 같은 성질을 가진 주가 시계열은 자기회귀 조건부 이분산(ARCH) 계통의 과정으로 모형화하고 있다. 그러나 무조건부 분산이 시간의 흐름에 따라 변하면 ARCH 계통은 중대한 모형정립과오(misspecification)에 직면하게 된다. 따라서 본 논문은 무조건부 분산이 시간의 흐름에 따라 변할 때 자기 회귀 과정의 모수를 추정하는 방법을 검토하고, 이 방법을 한국 종합주가 지수에 적용하여 자기회귀 과정의 모수를 추정하였다. 이 방법에 의하여 추정된 2계 자기회귀 과정의 모수값 중 상수항과 제1계 항의 계수는 통상 최소자승법에 의한 값과 유사하다. 그러나 제2계 항 모수의 값은 양자가 상당히 다르다. 최소자승에 의한 제2계 값이 과대 추정되고 있다.

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자동공정관리에서 최적의 관리모수 선정

  • 이재헌
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • v.5 no.2
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    • pp.361-371
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    • 1998
  • 공정수정을 목적으로 하는 자동공정관리는 품질특성 치를 목표치에 가능한한 일치하도록 공정을 조정하고 관리한다. 본 논문에서는 자동공정관리에서 정의되는 비용함수를 최소화하는 관리모수를 선정하는 방법을 제시한다. 이를 위하여 Lee(1997)가 제안한 비용함수의 추정식을 사용하며, Kramer(1989)와 Box와 framer(1992)에 의해 연구된 방법과 비교한 결과 본 논문에서 제안된 방법이 계산하기 간편하면서도 충분히 좋은 정확성을 갖음을 알 수 있었다.

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Nonparametric Multiple Comparison Procedure Using Alignment Method Under Randomized Block Design (랜덤화 블록 모형에서 정렬 방법을 이용한 비모수 다중비교법)

  • Han, Ji-Ung;Kim, Dong-Jae
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.19 no.3
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    • pp.555-564
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    • 2006
  • Friedman rank-sum multiple comparison procedure is often applied to nonparametric multiple comparison method under randomized block design. Since this method does not use between-block information, we propose, in this paper, nonparametric multiple comparison procedures employing aligned method suggested by Hedges and Lehmann(1962) under randomized block design. The proposed procedure and Friedman procedure are compared by Monte Carlo simulation study.

A comparison on coefficient estimation methods in single index models (단일지표모형에서 계수 추정방법의 비교)

  • Choi, Young-Woong;Kang, Kee-Hoon
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • v.21 no.6
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    • pp.1171-1180
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    • 2010
  • It is well known that the asymptotic convergence rates of nonparametric regression estimator gets worse as the dimension of covariates gets larger. One possible way to overcome this problem is reducing the dimension of covariates by using single index models. Two coefficient estimation methods in single index models are introduced. One is semiparametric least square estimation method, which tries to find approximate solution by using iterative computation. The other one is weighted average derivative estimation method, which is non-iterative method. Both of these methods offer the parametric convergence rate to normal distribution. However, practical comparison of these two methods has not been done yet. In this article, we compare these methods by examining the variances of estimators in various models.

유전자 알고리즘을 이용한 비모수 회귀분석

  • 김병도;노상규
    • Proceedings of the Korea Database Society Conference
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    • 1998.09a
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    • pp.584-594
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    • 1998
  • 선형회귀분석은 가장 널리 사용되는 데이터 분석기법이지만 독립변수와 종속변수간의 관계가 선형이라고 가정하기 때문에 문제점을 가지고 있다. 비모수 회귀분석(Nonparametric Regression)은 선형회귀분석의 문제점을 극복할 수 있는 방법으로 변수간의 관계의 형태를 미리 가정하지 않고 데이터에 의해 결정하는 방법이다. 본 연구에서는 유전자 알고리즘을 비모수 회귀분석법 중의 하나인 Regressoin Splines에 적용하였다. 인위적 데이터를 이용한 평가 결과 유전자 알고리즘은 다양한 상황에서 매우 우수한 것으로 나타났다.

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