• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2004년도 분과위원회 연구과업 보고서
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• pp.1-22
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• 2004

현재 댐 위험도 분석 등의 사용되는 Monte Carlo Simulation 방법을 이용하는데 있어서 가장 어려운 문제이면서 약점으로 지적되어 온 것이 수리 수문학적 불확실성 변수들에 대해서 정확한 확률분포를 정의할 수 없다는 것이다. 즉 기존 매개변수적 방법들은 모집단 분포의 형태를 가정하고, 분포의 매개변수에 관한 통계적 분석을 하는 방법이다. 조사대상이 되는 모집단 분포에 관한 정보가 부족하기 때문에 어떤 가정이 곤란하거나 부정확한 가정을 전제로 하지 않고, 관측자료로부터 통계량을 분석하여 통계적 추론을 하는 방법이 필요하게 되며, 이를 비매개변수적 방법(nonparametric methods)이라고 한다. (중략)

• 응용통계연구
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• 제34권4호
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• pp.659-669
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• 2021

다변량 회귀분석은 경시적 자료분석이나 함수적 자료분석 등 다양한 분야에서 빈번하게 사용되는 통계적 방법론이다. 다변량 회귀분석은 설명변수의 차원 뿐만 아니라 반응변수의 차원때문에 일변량 회귀분석에서 보다 차원의 저주문제에 더 강한 영향을 받는다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 Yoo (2018)와 Yoo (2019a)에 세 가지 모형기반 반응변수 차원축소 방법이 제시되었다. 하지만 Yoo (2019a)에서 제시한 기본 방법은 모의실험 결과 모형에 가장 영향을 덜 받지만, 다른 두 방법 중 더 나은 방법보다 더 좋은 추정결과를 제시하지 못한다. 이러한 단점을 극복하기 위해 본 논문에서는 기본 방법의 결과 다른 두 방법의 결과를 비교하여, 자료에 따라 최선의 방법을 제시하는 선택 알고리듬을 제시하고, 이를 주선택 반응변수 차원축소라 명명한다. 다양한 모의실험 결과 주선택 반응변수 차원축소는 Yoo (2019a)의 기본방법보다 더 정확하게 차원을 축소하고, 모든 경우에 있더 더 바람직한 방법을 선택함을 확인할 수 있다. 이러한 결과로 제안한 주선택 반응변수의 차원축소 방법의 실제적 유용성을 확인할 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제27권2호
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• pp.227-237
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• 2014

우리는 회귀분석에서 설명변수들 중 일부가 질적 변수인 경우 지시변수를 사용한다. 또한 공분산분석모형에서는 관심인자의 효과에 대한 유의성 검정시 연속변수인 공변수로 주어지는 방해인자를 미리 회귀분석으로 제거한다. 지시변수 사용 회귀모형이나 공분산분석모형을 위한 확증적 자료분석 전에 탐색적 자료분석의 한 수단으로서 자료깊이에 근거한 DD-plot을 이용하면 집단 간의 차이를 쉽게 알아볼 수 있다. 이 방법은 오차항의 통계모형을 가정하지 않으므로 유용한 탐색적 방법이 될 수 있다. 몇 가지 사례들을 통하여 DD-plot이 지시변수 사용 회귀모형이나 공분산분석모형을 위한 그래픽 탐색적 자료분석방법으로서 유용함을 보였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.528-528
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• 2016

신뢰성 있는 수문순환모의를 위해서 다양한 수문모형이 사용되고 있다. 그 중 대표적인 수문모형인 강우-유출 모형은 유역에 발생한 강우에 반응하는 유출특성을 평가하는데 이용된다. 강우-유출 과정은 강우량, 유출량, 도달시간 및 토양수분 등과 연관된 매개변수들의 최적화 과정을 통해서 추정된다. 하지만 동일한 강우사상이라도 다양한 매개변수들로 인하여 상당히 다른 유출패턴을 나타내기 때문에 수문순환 과정을 정확히 모의하기 위해서 강우-유출 분석시 불확실성 분석이 필수적으로 요구된다. 불확실성 분석은 통계학에서도 쉽지 않은 연구내용으로서 가장 진보된 불확실성 분석기법인 Bayesian 기법은 매개변수의 추정과 불확실성 분석을 동시에 수행할 수 있는 방법으로 매개변수들은 사후분포(posterior distribution)로 귀결되며 최종적으로 확률분포형의 형태를 가진다. 본 연구에서는 국내외적으로 널리 사용되는 단기유출 모형 HEC-1 모형에 Bayesian 기법을 연계하여 대상유역의 도달시간, 저류상수 및 CN No. 최적화 및 불확실성 평가를 수행하였다. 연구결과 Bayesian 기법을 통한 매개변수 최적화 결과는 안정적인 수렴결과를 확인하였으며, 확률강우량을 입력자료로 사용하여 산정된 빈도별 홍수수분곡선의 불확실성 분석을 통하여 향후 수공구조물의 위험도 분석 및 수자원계획 수립시 유용한 자료로 사용될 것으로 판단된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.475-481
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• 2015

종속변수와 설명변수 사이의 관계가 선형이 아닌 경우에는 비선형 관계를 반영할 수 있는 다항회귀분석을 이용하여 회귀분석을 수행한다. 한편, 다항회귀분석에는 설명변수의 거듭제곱항들이 설명변수에 추가되므로 설명변수들 사이에 상관관계가 발생하여 다항회귀모형의 성능 저하 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 PGF 수치역변환 문제를 사례로 하여 주성분회귀분석을 통해 다항회귀분석의 성능을 극적으로 향상시킬 수 있음을 보인다. 본 논문에서는 PGF의 정의를 이용하여 PGF를 다항회귀분석으로 모형화한다. 다항회귀분석을 이용하여 PGF 전개식의 회귀계수를 추정하면 회귀계수의 추정 자체가 불가능하거나 계수 추정의 정확성이 저하되는 문제가 발생한다. 이 경우 다항회귀분석에 주성분회귀분석을 적용하면 계수 추정의 정확도가 극적으로 향상되어 다항회귀분석의 계수 추정 시 발생하는 문제를 해결할 수 있음을 밝힌다.

• Clinics in Shoulder and Elbow
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• 제16권1호
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• pp.63-72
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• 2013

임상 의학의 연구에 사용되는 대표적 다변량 분석 방법은 다중 회귀 분석 방법인데, 이는 인과 관계를 토대로 여러 개의 변수에 의한 한꺼번에의 영향력을 분석하기 위한 방법이다. 다중 회귀 분석은 기본적으로 회귀 분석의 기본 가정을 만족해야 함은 물론, 여러 개의 독립 변수들이 포함되기 때문에 변수들을 모형에 포함시키는 방법 및 다중 공선성 문제에 대한 고려가 필요하다. 다중 회귀 분석 모형의 설명력은 결정 계수 $R^2$으로 표현되어 1에 가까울수록 설명력이 크며, 각 독립 변수들의 결과에의 영향력은 회귀 계수인 ${\beta}$값으로 표현된다. 다중 회귀 분석은 종속 변수의 형태에 따라 다중 선형 회귀 분석, 다중 로지스틱 회귀 분석, 콕스 회귀 분석으로 나눌 수 있다. 종속 변수가 연속 변수인 경우 다중 선형 회귀 분석, 범주형 변수인 경우 다중 로지스틱 회귀 분석, 시간의 영향을 고려한 상태 변수인 경우는 콕스 회귀 분석을 시행해야 하며, 각각 결과에의 영향력은 회귀 계수 ${\beta}$, 교차비, 위험비로 평가한다. 이러한 다변량 분석에 대한 이해는 연구를 계획하고 결과를 분석하고자 하는 임상 의사에게 있어 보다 효율적인 연구를 위해 필수적인 소양이라고 할 수 있다.

• 노동경제논집
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• 제40권3호
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• pp.105-131
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• 2017

이 연구는 정부의 진보성을 도구변수로 이용하여 한국의 최저임금이 고용에 미치는 영향을 분석하였다. 최저임금의 고용효과를 일반적인 최소자승추정법으로 회귀분석하면 변수들 간의 내생성으로 인하여 진정한 효과가 상향 편의될 수 있다. 따라서 적절한 도구변수를 이용하여 내생성을 제거한 인과 관계를 분석할 필요가 있다. 도구변수를 이용한 분석 결과 최저임금 인상률의 증가는 고용을 감소시키는 것으로 나타났다. 이와 같은 최저임금 인상에 따른 음(-)의 고용효과는 신고전학파 경제학에서 예측하는 결과와 부합되는 것이기도 하다.

• 재무관리연구
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• 제18권2호
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• pp.125-144
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• 2001

본 연구는 선행연구들과 달리 경제변수로 설명할 수 없는 경제주체들의 심리적 요소가 주가에 영향을 미칠 수 있다는 관점에서 주가와 거시경제변수 및 경제주체들의 기대심리간의 장기 균형 및 동학구조관계를 분석한다. 주가는 기업의 내재가치를 나타내며 이는 상당부분 현재와 미래의 경제상황에 의해 영향을 받을 것이다. 미래경제상황을 정확히 예측할 수는 없으나 경제 주체들은 미래경제상황을 예측하게 되며 그 예측은 주가에 반영될 수 있다. 검증결과 BSI 전망치와 같은 경제주체들의 기대심리가 주가결정에 가장 중요한 단일 변수인 것으로 나타났다. 이변량 공적분검증을 실시한 결과 실질주가지수는 BSI와 장기균형관계에 있는 반면 다른 거시경제변수와는 공적분관계에 있지 않은 것으로 나타났다. 다변량 공적분분석에서도 BSI가 포함된 경우에만 KOSPI/P와 장기균형관계에 있는 것으로 나타났다. 벡터오차수정모형으로 동태적 관계를 분석한 결과, 이변량과 다변량 분석 모두에서 이들 두 변수의 오차수정항이 통계적으로 유의하여 장기균형으로부터 이탈에 대하여 상호 조정하는 것으로 나타났다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2004년도 학술발표논문집
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• pp.73-77
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• 2004

종속변수와 독립변수 사이의 통계적인 관계를 설명하기 위해 사용되는 회귀모형을 분석하는 방법을 회귀분석이라 한다. 독립변수와 종속변수가 퍼지수인 퍼지회귀모형을 추정하기 위해 최소전대편차추정량을 제시하고. 예제를 이용하여 퍼지최소절대편차회귀모형과 퍼지최소자 승회귀모형의 효율성을 평가한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권5호
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• pp.1079-1094
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• 2014

상호정보 (mutual information)를 이용한 변수 선택법은 반응변수와 설명변수간의 선형적인 연관성뿐만 아니라 비선형적인 연관성을 감지하며, 설명변수 사이의 연관성도 고려하는 좋은 변수선택 방법이다. 하지만 고차원 자료에서 상호정보를 추정하기가 쉽지 않아 이에 대한 연구가 필요하다. Cai 등 (2009)은 조건부 상호정보를 이용한 전진선택법과 가지치기법을 이용하여 이러한 문제를 해결하였으며, 마이크로어레이 자료와 같은 고차원 자료에서 조건부 상호정보를 이용한 변수 선택법으로 선택된 변수들로 구성된 SVM의 분류 성능이 SVM-RFE 및 기존의 필터링 방법으로 선택된 변수들로 구성된 SVM의 분류 성능보다 뛰어남을 보였다. 하지만 조건부 상호정보를 추정할 때 사용된 Parzen window 방법은 변수의 수가 많아질수록 변수 선택 시간이 길어지는 단점으로 인해 이에 대한 보완이 필요하다. 본 논문에서는 조건부 상호정보 계산 시 필요한 설명변수의 분포를 다변량 정규분포로 가정함으로써 변수선택을 위한 계산시간을 단축시키며 동시에 변수선택의 성능을 향상시키고자 한다. 반면, 설명변수의 분포를 다변량 정규분포로 가정한다는 것은 강한 제약이 될 수 있으므로 이를 완화시킨 Edgeworth 근사를 이용한 조건부 상호정보 기반의 변수 선택법을 제안한다. 실증분석을 통해 본 논문에서 제안한 방법의 효율성을 살펴보았으며, 기존의 조건부 상호정보 기반 변수 선택법에 비해 계산 속도나 분류 성능 면에서 우수함을 보였다.