본 논문에서는 오차성분이 계열상관을 갖는 불균형 랜덤모형에서 분산성분의 추정방법에 대하여 연구하였다. 분산성분에 대한 추정량으로 조건부 ANOVA(cANOVA), ML및 REML추정량등을 유도하였으며, 계열상관값과 불균형의 정도에 따른 추정량의 변동성을 추정량의 분위수를 이용하는 EQDGs플롯을 이용하여 비교하였다. 모의실험결과 cANOVA추정방법은 불균형의 정도에는 추정량값이 크게 영향을 받지 않는 것으로 나타났으나 계열상관값의 증가에 따라서는 변동성을 보이고 있다. 불균형의 정도와 계열상관값을 동시에 고려하는 경우에는 ML추정방법이 cANOVA, REML추정방법보다 변동성이 안정적으로 나타났다.
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.
제주마 경주 능력 개량을 위한 기초 자료 확보를 위하여 혈통 정보량과 오류량이 유전 모수 추정에 미치는 영향을 분석하였다. 혈통 자료는 램덤으로 혈통 정보의 삭제(0~25%) 또는 오류 유발(0~25%)과 각 수준별 20회 반복으로 모의자료를 형성하였다. 분석에 이용된 형질은 제주마 1,000m 경주의 주파 시간을 이용하였고, 상가적 유전 분산의 추정은 DF-REMLAI 알고리즘을 이용하였다. 개체의 양부모에 대한 정보 유실량과 오류량의 증가는 선형적인 회귀관계로 상가적 유전 분산 성분(유실 b = -0.079, 오류 b= -0.114)과 유전력 추정치(유실, b= -0.006; 오류, b = 0.008)의 감소를 초래했다(p<0.01). 특히 개체의 양부모에 대한 정보유실보다는 정보 오류가 상가적 유전분산량과 유전력 추정치를 보다 크게 왜곡하는 것으로 나타났다. 부 또는 모에 대한 정보의 유실과 오류의 증가도 대부분 오차 분산 성분과 영구 환경 분산 성분의 증가를 유발시키고, 상가적 유전 분산성분의 감소를 가져왔다. 원자료에서 얻은 모수를 기준으로 했을 때 양부모에 대한 정보의 유실량과 오류량이 1% 증가함에 따라 유전력은 각각 0.92% 및 1.39%씩 낮아지는 관계를 보였다 (p<0.01). 제주마의 1,000m 주파 속도에 대한 유전력은 0.60으로 추정되었지만, 초기 집단에 존재하는 혈통 정보의 누락 및 오류를 고려한다면 실제보다도 10% 정도는 낮게 추정되고 있다고 사료되었다. 이와 같은 결과는 상가적 유전 분산량의 감소는 물론, 선발에 따른 제주마의 경주 능력에 대한 유전적 개량량에도 영향을 줄 것으로 판단된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제17권3호
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pp.707-716
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2006
분산함수는 회귀함수와 더불어 회귀모형의 연구에 매우 중요한 함수이며 이 함수가 불연속일 때의 연구는 Delgado and Hidalgo (2000)와 Perron (2001)은 시계열모형에서는 비모수적 추정법에 의해 분산함수의 추정을 연구하였으며 Kang and Huh (2006)은 Perron의 추정법을 회귀모형에 적용하여 분산함수의 불연속점의 추정에 대하여 연구하였고, Huh (2005)는 Kang and Huh의 잔차제곱들을 이용한 분산함수의 불연속점의 추정 대신 이차적률함수를 이용하여 분산함수의 불연속점을 추정하였다. 이는 Kang and Huh의 연구에서 잔차제곱들을 구하기 위하여 회귀함수의 추정이 우선되어야 하기에 전체적인 계산량이 늘어나게 되고, 늘어난 만큼 불연속점 추정의 정도가 떨어지게 됨으로 반응변수의 표본의 제곱을 이용하여 이차적률함수의 추정으로 불연속점을 추정하는 것이 더 용이하기 때문이다. 이러한 연구를 바탕으로 본 연구에서는 Huh의 점프의 크기 추정량의 점근분포를 이용하여 불연속점의 존재 유무에 대한 가설검정법을 제안하였다. 즉, 점프의 크기 추정량의 귀무가설 하의 점근분포가 가지고 있는 장애모수인 불연속점의 위치에서 확률밀도함수와 4차적률함수를 비모수적 방법으로 추정하는 방법을 제안하고 이들의 균일 일치성을 보여 가설검정법을 제안하였다. 불연속점의 추정에 앞서 불연속점의 존재 여부의 가설검정이 우선되어야 하기에 다른 통계적 함수에 대한 불연속점의 연구에서도 이러한 본 논문에서 연구한 방법으로 불연속점의 존재 유무에 대한 가설검정법을 제안 할 수 있을 것이다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제3권1호
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pp.101-109
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1996
네트웍 샘플링은 회귀한 속성을 갖는 모집단에서 유용한 표본조사방법이다. 기존의 중복수 추정량(multiplicity estimator)은 네트웍 샘플링의 특징을 반영하는 추정량으로 응답오차를 고려하지 않은 경우에 이용되었다. 본 논문에서는 응답오차를 고려한 경우와 이용할 수 있는 수정된 중복수 추정량을 제안하였다. 그리고 제안된 추정량의 기대값과 근사기대분산(approximate expexted variance)을 유도하였으며, 제안된 추정량이 기존의 모총수 추정량보다 화과적임을 가상모집단을 통하여 보였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권5호
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pp.839-847
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2011
이 연구에서는 다중 선형회귀 모형에서 자기공분산에 근거한 회귀 계수의 추정량을 도출하였다. 자기공분산에 근거한 방법은 Park (2009)에 제시된 방법으로 직관적으로 매혹적이지는 않지만, 이것에 근거한 추정량이 회귀 계수의 불편추정량이 된다. 설명변수 벡터가 어떤 정칙조건을 만족한다면, 오차가 자기회귀이동평균 모형을 따르면 만족되는 약한 조건 하에서 이 추정량이 최소제곱 추정량과 점근적으로 동일한 분포를 가지며 또한 회귀 계수에 확률 상 수렴한다는 것을 보였다. 마지막으로 모의실험을 통해 이 성질들이 소표본에서도 성립하는 것을 보였다.
공통분산을 갖는 두 모집단에서 얻은 두 독립표본 자료로부터 공통분산을 추정하거나, 한 모집단에서 얻는 두 자료의 혼합자료로부터 모분산을 추정할때 각 표본분산의 가중평균값인 합동추정량(pooled estimator)을 주로 사용한다. 본 논문에서는 동일한 모집단에서 얻은 혼합자료의 표본분산 식을 각 자료의 평균과 분산만 이용하여 구한 후 합동추정량과 비교한다.
경제활동인구조사에서 시군구의 실업자를 추정하는데 소지역 추정법을 이용하는 방안에 대한 연구는 관심의 대상이 되고 있다. 본 연구에서는 합성 추정법과 복합 추정법을 이용한 시군구 실업통계 작성법을 소개하였고 추정량이 편향이므로 잭나이프 방법을 이용한 추정량의 정도를 계산하는 절차를 설명하였으며, 광주광역시의 구별 실업통계작성을 사례로 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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