• 응용통계연구
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• 제35권4호
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• pp.569-577
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• 2022

비모수적 추정량의 성능을 이론적으로 비교하기 힘들 때 흔히 모의실험을 실시한다. 다양한 실험조건에서 여러 추정량에 대해 얻어진 모의실험 결과를 회귀모형을 이용해 분석하면 보다 체계적이고 정확한 비교를 할 수 있다는 것을 Kim과 Kim (2021)에서 보였다. 이 연구는 Kim과 Kim (2021)에 대한 후속연구이자 보완연구이다. 회귀모형의 오차항에 대한 분산공분산행렬에서 이분산성만 고려하고 공분산을 선행연구에서 무시했는데, 공분산을 고려하게 되면 분산공분산행렬은 블록대각행렬이 된다. 본 연구에서 블록대각행렬인 분산공분산행렬을 추정하여 분석에 이용하는 방법을 제시하였다. 이렇게 하면 명목신뢰수준을 보장하면서 유의하게 성능 차이가 나는 추정량 짝을 더 잘 찾을 수 있다는 것도 보였다.

• 응용통계연구
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• 제26권5호
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• pp.747-758
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• 2013

공분산 행렬은 다변량 통계분석에서 중요한 역할을 하고 있으며 전통적인 다변량 분석의 경우 표본 공분산 행렬이 참공분산 행렬의 추정량으로 주로 사용되었다. 하지만 변수의 수가 표본의 크기보다 훨씬 큰 고차원 데이터와 같은 경우에는 표본 공분산 행렬은 비정칙행렬이 되어 기존의 다변량 기법을 사용하는 데 적절하지 않을 수가 있다. 최근 이러한 문제점을 해결하기 위해 축소추정, 경계추정, 수정 콜레스키 분해 추정 등의 새로운 공분산 행렬의 추정량들이 제안되었다. 본 논문에서는 추정량들의 성능에 영향을 미칠 수 있는 여러 현실적인 상황들을 가정하여 모의실험을 통해 참공분산 행렬의 추정량들의 성능을 비교하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제30권8호
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• pp.78-86
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• 2002

GPS 반송파 위상관측값은 미지정수를 포함하고 있어 이를 효과적으로 해결하기 위해 분산-공분산 행렬의 비상관화 과정이 필요하다. 본 논문에서는 새로운 미지정수 비상관화 방법을 제시하고자 한다. 이 방법은 분산-공분산 행렬을 유사한 크기의 작은 4개 블록으로 나눈 다음 각 블록을 독립적으로 비상관화 하는 것이다. 각 블록의 비상관화는 전 단계의 결과가 다음 단계의 과정에 영향을 받지 않도록 귀납적으로 이루어진다. 임의로 선정된 몇가지 수치적 예시에 의하면 이 방법은 기존의 다른 방법보다 좋거나 유사한 결과를 보여 주지만, 분산-공분산 행렬의 작은 블록에서 계산이 이루어지므로 본 방법의 계산 속도가 상대적으로 빠르다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제3권1호
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• pp.131-143
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• 1996

다변량 층화임의추출에서 한 변수의 Neyman 최적배분은 다른 변수에 대한 층화분산을 최소화시키지 못하는 결과를 초래할 수도 있다. 따라서 다변량 자료의 경우 '최적'배분 대신에 '절충'배분이 도입되어 왔다. 이 연구에서는 각 변수별 Neyman 최적배분에 근거해서 얻은 층화표본평균벡터의 공분산 행렬에 가장 잘 적합되는 층별로 동일한 크기의 절충배분을 찾고자 한다. 이에 적절한 기준 다섯가지를 제시하고 예를 통해 비교, 분석하였다.

• 한국음향학회지
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• 제20권7호
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• pp.94-100
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• 2001

적응 정합장처리에서 어레이의 센서 수보다 부족한 신호단편 수로 표본 공분산행렬을 구성할 경우 행렬 계수의 부족으로 행렬의 역변환에 문제가 발생된다. 이를 해결하기 위해 표본 공분산행렬의 대각성분에 일정한 값을 더하거나 고유분해와 같은 기법을 사용하나, 그 결과로 프로세서 출력에서는 바이어스가 발생된다. 본 논문은 고정음원에서 신호단편의 수에 따른 적응 프로세서 출력의 바이어스와 음원 위치 추정 결과를 고찰하기 위해 표본 공분산행렬의 대각성분에 일정한 값을 첨가하는 방법으로 최소분산 기법을 사용하여 수치실험과 실측 자료를 분석하였다. 그 결과 센서 수보다 많은 신호단편을 사용하는 것이 바이어스가 적으며, 음원 위치 추정에서도 좋은 성능을 보였다.

• 응용통계연구
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• 제33권3호
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• pp.281-296
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• 2020

같은 개체로부터 반복 측정한 자료를 경시적 자료(longitudinal data)라고 한다. 이러한 자료를 분석하려면 흔히 사용되는 횡단 자료 분석과는 다른 분석 방법이 필요하다. 즉, 경시적 자료에서 공변량의 효과를 추정할 때에는 반복 측정된 결과 간의 상관성을 고려해야 하며, 따라서 공분산행렬을 모형화 하는 것이 매우 중요하다. 그러나 추정해야 할 모수가 많고, 추정된 공분산행렬이 양정치성을 만족해야 하므로 공분산 행렬의 모형화는 쉽지 않다. 특히 다변량 경시적 자료분석을 위한 공분산행렬의 모형화는 더욱더 심층적인 방법론을 사용해야 한다. 본 논문은 다변량 경시적 자료분석을 위한 공분산행렬을 모형화하기 위해 두 가지 방법론을 고찰한다. 두 방법 모두 수정된 콜레스키 분해(modified Cholesky decomposition)를 이용하여 시간에 따른 응답변수들의 상관관계를 설명하고 있다. 하지만 같은 시간에서 관측된 응답변수들간의 상관관계를 설명하는 방법이 다르다. 첫 번째 방법론에서는 향상된 선형 공분산 모형(enhanced linear covariance models)을 사용하여 공분산행렬이 양정치성을 만족하도록 한다. 두 번째 방법론에서는 분산-공분산 분해(variance-correlation decomposition)와 초구분해(hypersphere decomposition)을 이용하여 공분산 행렬을 모형화 한다. 이 두 방법론의 성능을 비교하고자 모의실험을 진행한다.

• 재무관리연구
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• 제19권2호
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• pp.27-48
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• 2002

본 논문은 이자율의 기간 구조가 차익 거래의 기회가 없도록 움직일 때 새로운 평균만기 측 정치인 AR 평균만기(arbitrage-free duration)을 도출하고 선물가격과 선도가격과의 관계를 분석한다. 지금까지 평균만기에 관한 많은 연구들은 수익률 곡선이 특정한 형태로 이동한다는 가정 하에서 평균만기를 유도하고 이에 근거하여 채권가격의 변동치를 측정하고 있다. 본 논문에서는 기존의 평균만기의 가정을 완화한 AR 평균만기를 도출하였다. 여기서 제시하는 AR 평균만기는 기존의 Macaulay 평균만기를 포함하는 일반화한 측정치라고 할 수 있다. 아울러 본 논문에서는 선물가격과 선도가격사이에 존재하는 이론적 관계를 규명하고자 하였다. 선물가격은 선도가격에 비해 할인된 가격이라는 것을 보이고 이자율 변동위험이 선물가격의 할인정도에 미치는 영향을 모형화 하였다. 최근 들어 선물을 이용한 채권 면역화에 대한 실증연구에 관심이 지속적으로 증가하고 있다. 전통적 실증연구 방법론에서는 먼저, 선물가격과 기초채권 가격사이에 존재하는 분산-공분산 행렬을 추정한다. 그런 후 추정된 분산-공분산 행렬을 바탕으로 이자율 위험 헤징 전략을 수립한 후 이 전략에 대한 실증 분석을 수행하였다. 그러나, 전통적 접근법의 가장 큰 문제는 비안정적(non-stationary)인 분산-공분산 행렬을 적절히 고려할 수 없었다는 점이다. 따라서, 본 연구의 결과를 기반으로 하면 최적의 헷징 전략을 수립하기 위한 이론적 기틀을 수립할 수 있을 것이다.

• 응용통계연구
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• 제28권2호
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• pp.151-158
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• 2015

본 논문은 균형불완비블록설계(balanced incomplete block design)에서 사영에 근거한 블록내(intrablock) 분석과 블록간(interblock) 분석을 다루고 있다. 블록간 분석을 위한 행렬모형을 제시하고 블록간 추정벡터를 구하는 방법을 다루고 있다. 처리효과의 블록내 추정벡터와 블록간 추정벡터의 분산공분산행렬을 규명하고 공분산행렬의 구조적 특성으로 두 추정벡터 간에 상관성이 없음을 보여주고 있다. 처리효과의 상관성없는 두 추정벡터를 이용한 결합추정에서 가중치를 구하는 방법으로 공분산행렬을 이용할 수 있음을 다루고 있다. 또한 처리효과에 적합된 블록변동량의 계산은 상수적합법을 이용한 블록제곱합과 일치함을 보여주고 있다.

• 한국음향학회지
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• 제35권5호
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• pp.395-402
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• 2016

본 논문에서는 음향벡터 선배열 센서 기반에서의 광대역 적응빔형성기법을 다룬다. 적응 빔형성을 위하여 안정적인 공분산행렬추정은 매우 중요한 문제이다. 기존의 코히어런트 신호부공간기반의 적응 빔형성기법은 초점조정행렬(focusing matrix) 추정으로 인해 방위각 추정에 오차가 발생하며 또한 공분산행렬 추정을 위하여 많은 데이터 단편을 필요로 한다. 방위각 추정오차 및 공분산 행렬 추정시 필요한 데이터 단편의 수 문제를 완화하기 위하여 음압센서 선배열에 적용된 조향공분산 행렬 기법을 음향벡터 선배열 센서에 확장하여 적용한다. 그리고 부배열 기법을 통하여 공분산행렬의 차원을 줄임으로써 적은 수의 데이터 단편으로 안정적인 공분산행렬 추정이 가능하고 방위각 추정성능을 향상시킨다. 모의 실험을 통하여 기존의 코히어런트 신호 부공간 전처리 기반 광대역 빔형성기법과 제안한 기법의 방위각 추정 성능을 분석한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제15권3호
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• pp.333-342
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• 2008

회귀모형에서의 변수선택에 관한 정리를 공분산분석 모형으로 확장하였다. 공분산분석 모형에서 몇개의 회귀변수를 제거한 축소모형을 세우는 경우에 추정량의 변화를 알아본 결과, 회귀계수 뿐만아니라 분산분석계수도 추정량의 편차는 증가하지만 분산은 감소하며, 어떤 경우에는 평균제곱오차도 감소한다는 결론을 얻었다.