• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.23 no.1
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• pp.123-138
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• 2010

After selecting a group of women with premenstrual syndrome based on daily distress scores of 28 days, one needs to estimate threshold for the change of symptoms, which would be useful for the clinician's diagnosis in hospitals. However, a test of whether a change has occurred has to precede the estimation of the threshold. In this paper, we apply parametric and nonparametric testing methods to an example data obtained from a group of women. Nonparametric method does not assume any distributional form of distress scores and parametric testing method is based on the normal distributions of linear regression lines. Therefore, the optimal situation of both methods would be different and we will assess it with a simulation study.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.15 no.1
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• pp.139-151
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• 2002

This study is concerned with model selection and diagnostics for nonlinear regression model through Bayes factor. In this paper, we use informative prior and simulate observations from the posterior distribution via Markov chain Monte Carlo. We propose the Laplace approximation method and apply the Laplace-Metropolis estimator to solve the computational difficulty of Bayes factor.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.27 no.3
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• pp.689-700
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• 2016

We study estimation and inference of the joint conditional distributions of bivariate longitudinal outcomes using regression models and copulas. For the estimation of marginal models we consider a class of time-varying transformation models and combine the two marginal models using nonparametric empirical copulas. Regression parameters in the transformation model can be obtained as the solution of estimating equations and our models and estimation method can be applied in many situations where the conditional mean-based models are not good enough. Nonparametric copulas combined with time-varying transformation models may allow quite flexible modeling for the joint conditional distributions for bivariate longitudinal data. We apply our method to an epidemiological study of repeatedly measured bivariate cholesterol data.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.34 no.6
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• pp.923-936
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• 2021

A large number of non-responses are occurring in the sample survey, and various methods have been developed to deal with them appropriately. In particular, the bias caused by non-ignorable non-response greatly reduces the accuracy of estimation and makes non-response processing difficult. Recently, Chung and Shin (2017, 2020) proposed an estimator that improves the accuracy of estimation using parametric super-population model and response rate model. In this study, we suggested a bias corrected non-response mean estimator using a nonparametric function generalizing the form of a parametric super-population model. We confirmed the superiority of the proposed estimator through simulation studies.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.22 no.5
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• pp.849-856
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• 2011

In this paper, we study the influence analysis of admission and enrollment variables including individual characteristics variables on employment of graduate students at K university. First, logistic regression analysis is used to examine the main effects of admission, enrollment variables including student's individual characteristics on employment. Also, decision tree analysis is used to examine the interaction effects for the variables on employment. The results of this paper may be helpful to K university in designing effective job finding strategies for graduate students.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.22 no.4
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• pp.865-877
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• 2009

While characterized initially as an urban-scale pollutant, ozone has increasingly been recognized as a regional and even global-scale phenomenon. The complexity of environmental data dynamics often requires models covering non-linearity. This study deals with modeling ozone with meteorology in Seoul area. The relationships are used to construct a nonlinear regression model relating ozone to meteorology. The model can be used to estimate that part of the trend in ozone levels that cannot be accounted for by trends in meteorology.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.1516-1519
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• 2011

예측에 필요한 중요한 자료에는 비선형 자료와 시계열과 같은 선형 자료 등이 있다. 이들 자료는 그 함축적인 관계가 매우 복잡하여 전통적인 통계분석 도구로 식별하는데 어려움이 많다. 신경망 분석은 비모수적 문제나 비선형 곡선 적합능력의 우수성 때문에 현실세계에서의 고유한 복잡성을 다루는 많은 경제 응용 분야에서 널리 이용되고 있다. 신경망은 또한 경제 시계열자료의 예측분야에서도 여러 연구에서 훌륭한 도구로서 적용되고 있다. 전통적으로 우리나라에서 시계열자료의 예측은 선형 자료적 분석을 중심으로 하는 분석도구인 자기회귀누적이동평균(ARIMA)모형을 이용한 시계열분석이 일반적이다. 이 연구에서는 신경망과 ARIMA 모형을 이용하여 한국의 주가변동 자료 및 자동차등록 현황 자료등과 같은 시계열자료를 이용한 예측결과를 비교한다. 연구의 결과는 신경망을 이용한 예측 방법들이 ARIMA 예측 결과보다 통계적으로 작은 오차를 주는 보다 효율적인 방법임을 보여주고 있다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.28 no.2
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• pp.137-149
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• 2015

Flood planning needs to recognize trends for extreme precipitation events. Especially, the r-year return level is a common measure for extreme events. In this paper, we present a nonstationary temporal model for precipitation return levels using a hierarchical Bayesian modeling. For intensity, we model annual maximum daily precipitation measured in Korea with a generalized extreme value (GEV). The temporal dependence among the return levels is incorporated to the model for GEV model parameters and a linear model with autoregressive error terms. We apply the proposed model to precipitation data collected from various stations in Korea from 1973 to 2011.

• Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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• v.7 no.3
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• pp.180-188
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• 1991

기후변화를 나타내는 연구 결과들은 기온이나 강수량을 대상으로 하여 두 기간 평균치의 비교, 5년 이동평균치의 圖示, 회귀분석 등의 방법들을 사용하여 발표되지만 대부분의 경우 밑바탕이 되는 모집단의 통계적 특성을 엄격히 검토하지 않는 정성적인 분석인 경우가 많다. 서울, 부산, 인천, 목포 등 4개 지점의 80년 동안의 연강수량과 연평균기온자료를 분석한 결과 기온은 정규분포를 나타내므로 전통적인 t-검정과 회귀분석을 적용할 수 있다. t-검정 결과 두 기간(1920 $sim$ 1949, 1961 ~ 1990)은 연평균기온에서 0.3$^{\circ}$C에서 $0.8^{\circ}$C의 의의있는 차이를 보였다. 최근 30년의 연평균기온자료를 회귀분석한 결과 1년에 $0.02^{\circ}$C의 증가경향을 나타내었다. 연강수량은 정적인 왜곡도를 보이므로 정규분포를 가정하는 母數的 통계분석을 적용해서는 안되며 비모수적 통계분석법을 적용해야 한다. 연강수량의 분석에는 t-검정에 상응하는 Mann-Whitney 검정을 적용해 본 결과 두 기간(1920 ~ 1949, 1961 ~ 1990)의 평균은 통계적으로 의의있는 차이가 없었다. 회귀분석에 상응하는 Mann's 검정과 이 연구에서 새로이 제안된 Median Slope Change Estimator를 적용해 본 결과 역시 통계적으로 의의있는 변화가 없었다. Median Slope Change Estimator는 비모수적 통계치로서 회귀분석의 기울기에 해당하는 연변화를 나타낼 수 있는데 분석하려는 자료의 정규분포성을 요구하지 않으며 異常點(outlier) 영향에 덜 민감하다는 장점이 있으므로 주목하여 연구할 만한 가치가 있다.^{\circ}$~40$^{\circ}$ 구간에서는 ${\sigma}_c$와 I$_{sa}$, 40$^{\circ}$~90$^{\circ}$ 구간에서는 ${\sigma}_c$와 I$_{sd}$가 각각 양호한 상관관계를 보여준다. 또한 상관비(K=${\sigma}_c$/I$_s$)는 약 13정도로서 일반적으로 적용되는 비, 24와 상당한 차이가 있다. 이러한 현상은 호상편마암의 구조적 및 역학적 이방성 특성으로 인한 결과라고 판단된다. 한편 맥암류에서 K가 약 23정도로서 일반적인 비 24에 상당히 접근한다. 따라서, 이방성 구조가 뚜렷한 암석에서 상관비 24는 항상 적용할 수는 없으며 일축압축강도시험과 병행 실시하여 적용하는 것이 바람직하다.다. 한편, 감작감염후 77일과 도전감염후 7일의 시점에 있어서 sRBC에 대한 면역능에 미치는 영향은 전자의 양상과 비슷하였는데 대조에 비하여 지연형 과민반응과 로제트 형성능이 현저하게 저하되었다. 이 시점에 있어서의 유충회수율은 대조가 10.5% 이었는데 비하여 8.3%이었다.e also compared for the cases of Kim et al, which again gives promising agreement.면적 306~453$\textrm{cm}^2$, 유색계의 경우 수당면적 340~453$\textrm{cm}^2$ 일 때 경제능력을 제대로 발휘할 수 있고 경제성이 있는 것으로 나타났다. 첨가구가 높은 경향이 있었다8.4%. 79.7% 그리고 80.2%였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.22 no.2
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• pp.335-351
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• 2011

In order to resolve data scarcity problem related to crisis, Oh and Kim (2007) proposed to use stability oriented approach which focuses a base period of financial market, fits asymptotic stationary autoregressive model to the base period and then compares the fitted model with the current market situation. Based on such approach, they developed financial market instability index. However, since neural network, their major tool, depends on the base period too heavily, their instability index tends to suffer from inaccuracy. In this study, we consider linear asymptotic stationary autoregressive model and neural network to fit the base period and produce two instability indexes independently. Then the two indexes are combined into one integrated instability index via newly proposed combining method. It turns out that the combined instability performs reliably well.