• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권1호
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• pp.1-9
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• 2009

회귀모형의 분산함수가 알려져 있지 않은 한 점에서 불연속이라 가정하자. Yu와 Jones (2004)는 음이 아닌 값을 취하는 분산함수를 실수 값을 취하도록 하기 위하여 로그 변환하였고, 변환된 로그분산함수를 국소다항적합으로 추정하였다. 로그분산함수의 국소다항적합을 이용하여, Huh (2008)는 분산함수의 불연속점의 추정하는 대신 로그분산함수의 불연속점을 추정하였다. 본 연구는 Huh의 점프의 크기 추정량의 점근분포를 이용하여 로그분산함수의 불연속점의 존재여부에 대한 가설검정을 제안하고, 제안한 방법에 대한 모의실험 결과를 제시하고자 한다.

• 재무관리연구
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• 제10권1호
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• pp.77-96
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• 1993

본 논문의 연구목적은 통화선물시장(通貨先物市場)을 대상으로 선물거래를 할 경우에 발생하는 거래비용(去來費用)의 측정(測定) 및 결정요인(決定要因)들을 규명하는데 있다. 먼저 선물시장에서 광의의 거래비용을 정의하고 이를 토대로 일별 총거래비용을 추정하였다. 추정된 총거래비용의 결정요인을 추출하기 위해 중회귀분석을 수행한 결과 거래대상통화와 가격표시통화간의 만기까지의 이자의 차이와 선물가격 의 조건부분산(條件附分散)이 총거래비용에 영향을 미치고 있음을 알 수 있었다. 또한 총거래 비용에서 이자의 차이를 제외시킨 순거래비용을 분석한 결과 거래량이 순거래비용과 양(%)의 유의적인 관계가 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 관계를 종합해 볼 때 통화선물시장(通貨先物市場)에서의 거래비용(去來費用)은 이자요인(利子要因)과, 위험을 나타내는 조건부분산(條件附分散) 및 거래량(去來量)에 의해 그 크기가 결정된다고 결론지을 수 있었다. 즉 선물거래시의 거래비용의 크기는 이자차이(利子差異)뿐만 아니라, 분산(分散)과 거래량에 의해서도 영향을 받는다고 할 수 있었다. 이같은 본 연구의 결과는 스프레드를 주된 거래비용으로 정의해온 기존의 연구와는 차별적이라는데 그 의의가 있다.

• 전자공학회논문지
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• 제49권9호
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• pp.362-369
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• 2012

최근에 능동소나 분야에서 분산센서망을 이용하여 표적을 탐지하는 연구가 많이 이루어지고 있다. Zhou 등은 표적의 탐지만 가능한 간단한 구조의 센서들로 구성된 분산센서망에서 라인피팅(line fitting)을 이용하여 표적의 위치를 추정하는 기법을 제안하였다. 이 기법은 ML(Maximum Likelihood) 기법에 비해 3가지 장점을 가지고 있다. 첫째는, 음파전달 모델에 대한 파라미터들을 추정할 필요가 없으며, 둘째는 연산량이 적다. 셋째는 분산센서망에서 센서들이 표적을 탐지했다는 정보만 이용하기 때문에 데이터처리 센터는 적은 량의 데이터만 수집하여도 된다. 그러나 이 기법은 표적의 위치 추정오차가 크다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 Zhou의 기법이 가지는 큰 위치 추정오차를 줄이기 위하여 Zhou가 제안한 표적위치 추정기법을 수정하였다. 본 논문에서 제안한 수정된 표적위치 추정기법은 Zhou의 기법보다 40.7%의 위치 추정오차가 감소하는 성능향상을 보였다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2005년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.1-6
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• 2005

SAS의 PROC MIXED는 ANOVA 추정량보다 더 다양한 잔차최대우도추정법 또는 최대우도추정법으로 모수들을 추론할 수 있다. 혼합모형에 속하는 불균형중첩오차구조를 갖는 선형회귀모형에서 랜덤효과에 해당되는 그룹간의 분산과 고정효과에 해당되는 회귀계수들에 대한 신뢰구간을 구하기 위하여 대표본인 경우와 소표본인 경우에 대하여 PROC MIXED를 사용한다. 시뮬레이션을 실행한 결과, 대표본인 경우에는 모수들의 신뢰구간을 구하기 위하여 PROC MIXED를 활용할 수 있지만, 소표본인 경우에는 PROC MIXED를 사용할 경우, 그룹간 분산과 회귀계수 가운데 하나인 절편항에 대한 신뢰구간은 시뮬레이터된 신뢰계수가 명시한 신뢰계수를 지키지 못하는 것을 보인다.

• 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.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제12권1호
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• pp.27-40
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• 2001

본 연구는 시간의 변화에 따라 여러 개의 전환점이 발생하여 선형회귀모형들이 여러번 변화할 때의 변환시점을 Gasser, Stroke와 Jennen-Steinmez의 잔차분산 추정량을 이용하여 검정하고 실제의 몇 가지 모형을 제시하여 Graphic을 통하여 조사한 결과 여기서 제시한 방법이 더 효과적으로 자중전환점을 찾을 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.213-213
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• 2017

저수지 유입량은 효율적 저수지 운영을 위해 중요한 요소로, 이는 하류 하천 등과 복합적으로 연계되기에 통합적 수자원 관리를 위해서 정확한 추정이 중요하다. 국내의 일부 저수지에서는 상류에서 유입되는 유량을 측정하고 있으나, 모든 저수지에 대해 측정하기에는 현실적 한계가 있다. 한편, 한국농어촌공사에서는 유효저수량 10만톤 이상 저수지에 대해 수위 계측기를 설치하여 수위자료를 관측하고 있으며, 이는 수위-내용적 곡선을 통해 저수량으로 변환이 가능하다. 저수량 자료가 확보되면 물수지식 기반으로 간접적으로 유입량의 추정이 가능하나, 수위가 상승하는 구간에 대해서만 적용이 가능하기에 연속적인 자료의 확보에 한계가 있다. 이 경우 불연속 유량자료를 대상으로 수문모형의 매개변수를 최적화하여 장기간 연속자료로 변환하는 것이 한 방안이 될 수 있다. 본 연구에서는 저수지 수위 기반으로 추정된 간헐적 유입량 자료를 기반으로 수문모형의 매개 변수를 최적화하여 장기유량으로 변환하고자 한다. 수문 모형과 매개변수 최적화 기법은 각각 Tank 모형과 SCE (Shuffled Complex Evolution) 기법을 이용하였다. 매개변수 최적화를 위한 목적함수는 고유량 저유량 총량 분산 관련 지표에 가중치를 부여한 다중 목적함수로 설정하였으며, 이를 통해 도출된 다양한 매개변수 후보군 중 고유량 저유량 총량 유황곡선의 유사정도가 전반적으로 일치하는 매개변수 군을 선택하였다. 본 연구 결과는 미계측 저수지 유입량을 추정할 수 있음으로써 저수지의 효율적인 물관리와 용수관리 의사결정에 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

• 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.

• 한국조사연구학회지:조사연구
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• 제10권1호
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• pp.155-168
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• 2009

표본설계 단계에서 이용 가능한 보조정보가 있는 경우 효율적인 표본추출방법으로 층화추출법이 흔히 고려된다. 특별히 층화변수로 이용할 수 있는 변수가 많은 경우 전체 층의 숫자가 커지게 되며, 이때 각 층으로부터 한 단위를 추출하는 층 표본크기가 1인 층화추출이 효율적임이 알려져 있다. 그러나 각 층으로부터 하나의 추출단위를 추출하는 층 표본크기가 1인 층화추출의 경우 불편 분산 추정량의 계산이 불가능하다. 불편 분산 추정량의 계산은 층의 수를 줄이고 각 층으로부터 두 개의 표본추출단위를 표집하는 층 표본크기가 2인 층화추출에서 가능하나 중요 층화변수가 누락될 경우 층 표본크기가 1인 층화추출에 비해 그 효율성이 떨어진다. 본 연구에서는 Park & Fuller(2008)에 의해 제시된 층 표본크기가 2인 균형 층화추출과 호르비츠-톰슨 추정량의 불편 분산 추정량을 살펴보고, 모의실험을 통하여 여러 가지 층화추출법과 계통추출법을 비교한다. 또한 제시된 표본추출법을 2006년 청년패널 자료에 적용하여 그 효율성을 평가한다.

• 응용통계연구
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• 제29권3호
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• pp.471-485
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• 2016

회귀모형의 대표적인 추정법인 최소제곱법은 오차항의 분포가 정규분포를 따르고 이상치가 없는 상황에서는 최적이지만, 자료가 회귀모형의 가정을 만족하지 않을 경우 또는 이상치를 포함하는 경우와 같이 자료가 오염된 상황에서는 왜곡된 추정 결과를 준다. 따라서 이상치에 민감한 최소제곱법의 단점을 보완하기 위해 다양한 로버스트 추정방법이 제안되었다. 본 논문에서는 MLE를 기반으로 제안된 M 추정량, 순서형 통계량을 기반으로 제안된 L 추정량, 잔차의 순위를 기반으로 제안된 R 추정량 계열에서 높은 붕괴점 또는 높은 효율을 갖는 대표적인 추정량들을 다양한 모의실험을 통해 비교 연구하였다. 추정량의 성능을 비교하는데 효율성 뿐만 아니라 편의, 분산을 포함한 분포를 살펴보았다. 그 결과 실제 데이터 적용에는 MM 추정량과 GR 추정량이 좋은 성능을 가진 것으로 보였다.