• 응용통계연구
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• 제28권6호
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• pp.1121-1131
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• 2015

의학이나 사회과학에서 이진 데이터 분석 시 랜덤 절편(random intercept)을 갖는 로지스틱 모형이 유용하게 쓰이고 있다. 지금까지는 이러한 로지스틱 모형에서 랜덤 절편이 정규분포와 같은 모수 모형(parametric model)을 따른다는 가정과 설명변수와 랜덤 절편이 독립이라는 가정 하에 실행된 데이터 분석이 전반적이었다. 그러나 이러한 두 가지 가정은 다소 무리가 있다. 이 연구에서는 설명 변수와 랜덤 절편의 독립성을 가정하지 않고, 비모수 랜덤 절편을 따르는 로지스틱 모형의 방법론을 기존에 널리 쓰인 방법과 비교하여 설명하도록 한다. 케냐의 초등학생들의 영양 섭취 및 질병의 발병을 조사한 데이터에 이 방법을 적용하였다.

• 응용통계연구
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• 제27권5호
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• pp.833-842
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• 2014

비열등성 시험이란 시험군이 활성대조군보다 열등하지 않음을 증명하는 임상시험이다. 이러한 비열등성 시험에서 신뢰구간을 이용한 검정 방법에는 Chen 등 (2006)과 Kang (2010)이 제안한 방법이 있다. 본 논문에서는 Wilcoxon 순위합 검정에 기초한 두 모평균 차이의 신뢰구간과 활성대조군의 Hodges-Lehmann 추정량을 이용하여 비모수적 방법을 제안하였다. 또한 몬테카를로 모의실험(Monte-Carlo simulation)을 통하여 기존의 방법과 제안한 방법의 제1종 오류와 검정력을 비교하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제4권2호
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• pp.533-540
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• 1997

일반화 감마분포(generalized gamma distribution)에서 지표모수(index parameter)에 대한 추론은 생존시간(lifetime)과 관련한 모형의 선택문제에서 매우 중요하다. 이에 대한 정확한(exact) 추론법은 알려져 있지 않다. 본 연구에서는 이에 대한 점근적(asymptotic) 검정법으로 소표본에서도 우도비 검정에 비해 효율이 뛰어난 Bartlett 검정을 제안하고, 이의 요율적 수행을 위한 대체 모형으로 부터의 누율계산(cumulant computation) 법을 제시하였다. 또한 실제자료에 대해 본 논문에서 제시한 누율계산과정을 이용하여 Bartlett 검정을 실시한 결과 기존의 우도비 검정과는 상당히 큰 차이가 남을 확인하였다. 따라서 모형의 선택 등의 문제에서 제안된 방법은 소표본의 경우에 더욱 효율적이라 할 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제32권5호
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• pp.753-761
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• 2019

본 논문에서는 이변량 구간 중도 절단 자료의 연관성 검정을 연구하고자 한다. Kendall's τ 통계량은 분포의 가정을 필요로 하지 않는 비모수방법으로 연관성 검정을 위해 빈번히 적용되고 있다. 본 논문에서도 이러한 τ 통계량을 이용한 검정을 하기 위해 붓스트랩 방법을 적용시킨다. 일반적인 비모수 붓스트랩 방법의 구간 중도 절단에 적용은 편의된 결과를 보여주었다. 이는 구간 중도 절단자료의 불완전성(incompleteness)과 관련된 것으로 이를 극복하기 위해 지렛대 붓스트랩 방법을 적용하였다. 추정된 분포에 근거하여 구간 중도 절단 대신 모의 완전한 표본(pseudo complete data)을 추룰하는 것이다. 본 논문에서는 재표본의 크기 m을 결정하기 위해 기존 연구자의 공식을 이용하였다. 시행된 모의 실험의 결과는 바람직한 제 1종 오류값과 좋은 검정력을 보였주었으며 실제 적용 예로 AIDS 자료에서 HIV 감염시점과 바이러스 잠복 시간과의 연관성 여부를 검정해보았다.

• 응용통계연구
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• 제13권1호
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• pp.189-196
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• 2000

포아송 분포에서 일반적으로 공액 사전 분포를 이용하여 사후확률의 수학적 계산이 간편하도록 한다. 그러나 모수 집합의 제한적 조건 때문에 비공액 사전 분포를 이용할 수 도 있다. 비공액 사전분포의 사용은 사후분포의 형태가 일상적인 분포집합의 형태를 갖지 않으므로 모형의 가정에 따라서 복잡한 구조를 갖을 수 도 있다. 특히 포아송-로그정규분포 모형에서의 모수 추정문제를 몬테 칼로방법을 이용하여 추정하고자 할 때 필요한 완전한 조건부 분포의 형태는 잘 알려진 분포의 형태를 갖지 않는다. 본 논문에서는 계층적 구조를 갖는 포아송-로그정규분포 모형에 대하여 고찰하고 추정에 있어서 잠재적 변수를 활용하여 필요한 난수발생이 쉽도록 하는 방법에 대하여 알아보았다.

• 응용통계연구
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• 제17권2호
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• pp.219-228
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• 2004

오차항의 분포가 정규분포에 따르지 않는 비선형 시계열인 ARCH모형의 예측구간을 설정하는데 붓스트랩 방법과 근사적 방법간의 포함비율에 대한 정확성을 비교한다. 이 때 모형에서 모수를 추정하는 방법으로서는 분포에 대한 가정을 필요로 하지 않는 quasi-score 추정함수를 이용한 추정 법과 로버스트 추정 함수인 M quasi-score 추정 함수를 이용한 추정법을 사용한다. 추정된 모수를 이용하여 예측구간의 정확성을 비교하고 마지막으로 소비자 물가지수 자료를 이용하여 실제 예측구간을 구하는데 적용한다.

• 응용통계연구
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• 제29권7호
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• pp.1399-1409
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• 2016

랜덤화 블록 계획법(randomized block design)에서 대립가설형태에 따라 많은 비모수적인 방법들이 제안되었다. 일반대립가설에서 대표적으로 Fridman (1937)의 검정법이 있고, 순서형 대립가설에서는 Page (1963)의 검정법이 있다. 우산형 대립가설에 대한 비모수적 방법으로는 일원 배치 모형에서 k개의 표본 문제에 대하여 Mack과 Wolfe (1981)의 검정법이 있다. 본 논문에서는 랜덤화 블록 계획법(randomized block design)에서 우산형대립가설에 대하여 블록 간의 정보를 이용한 Hodges와 Lehmann (1962)의 정렬방법과 위치를 이용한 Kim (1999)의 검정법을 이용하여 검정법을 제안하였다. 또한, Monte carlo 모의실험을 통하여 제안된 검정법과 기존의 검정법을 비교하였다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2001년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.95-97
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• 2001

공간자료의 예측문제에 있어 전통적 예측방법인 크리깅방법과 최근 통계적문제 적용되기 시작한 신경망분석방법 간의 비교를 사례연구를 통해 행하였다. 일반적으로 크리깅에 의한 선형예측은 공간자료에 대한 일반적 통계모형으로서 간주되어 왔다. 한편 예측문제에 있어 뉴럴네트워크에 기초한 비모수적 방법이 관심의 대상이 되고 있으며 특히 대용량 자료의 경우 데이터마이닝 기법의 한 분야로 널리 사용되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 공간 자료의 예측에 있어 유전자 알고리즘을 신경망분석 모형을 결합하여 기존의 크리깅방법과의 예측력을 비교한다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2004년도 학술발표논문집
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• pp.283-288
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• 2004

지금까지 의사결정나무에서 분리 변수의 선택에 관한 연구는 많았으나, 대부분 연속형 변수와 명목형 변수에 국한되어 왔다. 본 연구에서는 순서형 변수에 주목하여 CART, QUEST, CRUISE 등 기존 알고리즘과 본 연구에서 제안하는 비모수적 접근 방법인 K-S test, framer-von Misos test 방법의 변수 선택력을 비교하였다. 그 결과 본 연구에서 제안하는 framer-von Mises test 방법이 다른 알고리즘에 비하여, 변수 선택력과 안정성에 있어서 좋은 성과를 보였다.

• 응용통계연구
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• 제28권6호
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• pp.1181-1189
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• 2015

임상시험에서 약의 복용량에 따라 처리 효과가 증가하다가, 부작용으로 인해 일정 용량 수준에서 감소하는 추세를 보일 수 있다. 이러한 경향을 우산형 패턴이라 하며, 우산형 패턴의 대립가설에 대한 검정은 이러한 경향이 사전에 예측 가능할 때 유용하다. 이 논문에서는 Orban과 Wolfe (1982)가 제안한 선형 위치(linear placement)를 이용하여 일원배치법에서 우산형 대립가설의 비모수적 검정법을 제안하였다. 또한 Monte Carlo 모의실험을 통하여 기존의 방법들과 검정력(power)을 비교하였다.