• 제목/요약/키워드: 벌점스플라인

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벌점 스플라인 회귀모형에서의 이상치 탐지방법 (An Outlier Detection Method in Penalized Spline Regression Models)

  • 서한손;송지은;윤민
    • 응용통계연구
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    • 제26권4호
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    • pp.687-696
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    • 2013
  • 이상치가 존재하는 경우 모형 적합의 결과가 왜곡될 수 있기 때문에 이상치 탐색은 데이터분석에 있어서 매우 중요하다. 이상치 탐지 방법은 많은 학자들에 의해 연구되어 왔다. 본 논문에서는 Hadi와 Simonoff (1993)가 제안한 직접적 이상치 탐지 방법을 벌점 스플라인 회귀모형에 적용하여 이상치를 탐지하는 과정을 제안하며 모의실험과 실제 데이터에 적용을 통하여 스플라인 회귀모형, 강건 벌점 스플라인 회귀모형과 효율성을 비교한다.

비모수와 준모수 혼합모형을 이용한 소지역 추정 (Semiparametric and Nonparametric Mixed Effects Models for Small Area Estimation)

  • 정석오;신기일
    • 응용통계연구
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    • 제26권1호
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    • pp.71-79
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    • 2013
  • 지역 또는 도메인에 작은 크기의 표본이 배정되어 추정의 정도가 나쁜 경우에 사용되는 준모수적 또는 비모수적 소지역 추정법은 최근 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 커널을 이용한 국소다항 혼합모형 소지역 추정법과 벌점 스플라인을 이용한 혼합모형 소지역 추정법이 연구되었다. 이 두 방법과 소지역추정에 흔히 사용되고 있는 선형 혼합모형을 모의실험을 통해 그 우수성을 비교하였다.

신용평점화에서 벌점화를 이용한 절단값 선택 (Cutpoint Selection via Penalization in Credit Scoring)

  • 진슬기;김광래;박창이
    • 응용통계연구
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    • 제25권2호
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    • pp.261-267
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    • 2012
  • 신용평점표(credit scorecard) 작성시 각 특성변수(characteristic variable)들을 몇 개의 속성(attribute)들로 나누고 각 속성에 적절한 가중치를 부여하게 된다. 이 과정을 성김화(coarse classi cation)라 한다. 특성변수들을 속성들로 나눌 때 그 기준이 되는 절단값(cutpoint)을 선택해야 한다. 본 논문에서는 벌점화(penalization) 기반의 절단값 선택법을 제안한다. 또한 여러가지 모의실험과 실제 신용자료의 분석을 통하여 제안된 방법과 기존의 절단값 선택법인 스플라인 분류 기계 (Koo 등, 2009)의 성능을 비교한다.

경시적 자료의 주의력 결핍 과잉행동 장애를 종점으로 한 납의 벤치마크 용량 하한 도출 (Derivation of a benchmark dose lower bound of lead for attention deficit hyperactivity disorder using a longitudinal data set)

  • 이주형;김시연;하미나;권호장;김병수
    • 응용통계연구
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    • 제29권7호
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    • pp.1295-1309
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    • 2016
  • 본 연구의 목적은 아동 건강에 미치는 환경의 영향을 평가하기 위하여 우리나라 환경부에서 구축한 경시적 자료인 CHEER 자료를 바탕으로 납의 벤치마크 용량 하한(BMDL)을 도출하여 Kim 등 (2014)의 결과를 재현하는 것이다. 본 연구에서는 CHEER 자료의 2005년 동집단을 사용하였는데, 벌점화 선형 스플라인을 이용한 변환공식으로 2005년 동집단의 ADHD 평가 척도를 통일하고, 경시적 자료의 특성을 반영한 두 개의 선형혼합모형을 구축하였다. 이후 구축된 모형을 바탕으로 혈중 납 농도의 BMDL을 도출하였다. 이 과정에서 Kim 등 (2014)에서 발견한 ADHD 점수의 평균으로의 회귀 현상이 재확인되었고, 2005년 동집단과 2006년 동집단의 분포 상의 특징적 차이가 발견되었다. 결과적으로 이 차이를 감안했을 때, Kim 등 (2014)과 일치적인 결과를 얻을 수 있었다.

스플라인 정칙자를 사용한 투과 단층촬영을 위한 벌점우도 영상재구성 (Penalized-Likelihood Image Reconstruction for Transmission Tomography Using Spline Regularizers)

  • 정지은;이수진
    • 대한의용생체공학회:의공학회지
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    • 제36권5호
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    • pp.211-220
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    • 2015
  • Recently, model-based iterative reconstruction (MBIR) has played an important role in transmission tomography by significantly improving the quality of reconstructed images for low-dose scans. MBIR is based on the penalized-likelihood (PL) approach, where the penalty term (also known as the regularizer) stabilizes the unstable likelihood term, thereby suppressing the noise. In this work we further improve MBIR by using a more expressive regularizer which can restore the underlying image more accurately. Here we used a spline regularizer derived from a linear combination of the two-dimensional splines with first- and second-order spatial derivatives and applied it to a non-quadratic convex penalty function. To derive a PL algorithm with the spline regularizer, we used a separable paraboloidal surrogates algorithm for convex optimization. The experimental results demonstrate that our regularization method improves reconstruction accuracy in terms of both regional percentage error and contrast recovery coefficient by restoring smooth edges as well as sharp edges more accurately.

주의력 결핍 과잉 행동장애를 종점으로 하는 혈중 납의 벤치마크 용량 하한 도출: 두 동집단 자료의 병합 (BMDL of blood lead for ADHD based on two longitudinal data sets)

  • 김시연;하미나;권호장;김병수
    • 응용통계연구
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    • 제31권1호
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    • pp.13-28
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    • 2018
  • 우리나라 환경부에서는 지난 2005년과 2006년, 매 2년마다 세 번에 걸친 추적 조사를 하여 두 개의 독립적인 자료를 구축하였고, 2010년에 두 자료를 병합하여 Children's Health and Environmental Research (CHEER) 자료라 명명하였다. 본 연구는 CHEER 자료를 이용한 Kim 등 (Journal of the Korean Data and Information Science Society, 25, 987-998, 2014)과 Lee 등 (The Korean Journal of Applied Statistics, 29, 1295-1310, 2016)의 후속 연구로서, 두 동집단을 병합한 자료에서도 기존 연구에서 보고되었던 결과가 재현되는지 확인하고 ADHD를 종점으로 한 혈중 납 농도의 95% 신뢰 하한 (BMDL) 도출하였다. Lee 등 (2016)에서 제시한 벌점화 스플라인 모형을 이용하여 모든 년도의 ADHD 척도를 통일하였고, 경시적 자료의 특성과 아동의 나이에 대한 평균으로의 회귀 현상을 반영하여 임의 기울기 모형과 AR(1) 모형을 구축하였다. 두 모형을 바탕으로 혈중 납 농도의 벤치마크 용량 하한을 공식과 모의실험을 이용하여 도출한 결과, 종전의 연구보다 작은 벤치마크 용량의 분산 값으로 인하여 벤치마크 용량 하한 값이 증가한다는 사실을 확인할 수 있었다.