• 한국통신학회논문지
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• 제28권4C호
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• pp.379-383
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• 2003

정규 관측량은 물론 참고 관측량을 쓰는 비모수 검파기의 검정 통계량은 정규 관측량만을 쓰는 비모수 검파기보다 더 간단하다. 부호 통계량 대신에 참고 통계량을 사용함으로써 적산성 잡음에 숨겨져 있는 확률 신호를 위한 간단한 검파기 구조를 얻을 수 있다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2003년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.199-201
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• 2003

본 연구에서는 크리스프자료(crisp data)인 독립변수와 퍼지자료(fuzzy data)인 종속변수 사이의 관계가 특정한 함수로 표현되지 않는 비모수 퍼지회귀모형을 분석하기위하여 퍼지수 순위와 퍼지순위변환방법을 소개하고, 모의실험을 통하여 퍼지순위변환방법의 효율성을 조사한다.

• 응용통계연구
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• 제27권6호
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• pp.867-889
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• 2014

비모수 베이지안 통계 모형은 그 유연성과 계산의 편리성으로 인해 최근 다양한 분야에서 응용되고 있는데, 본 논문에서는 생물/의학/보건 연구에서 사용되는 비모수 베이지안 통계 모형에 대해서 개괄하였다. 본 논문에서는 비모수 베이지안 통계 모델링에서 핵심적으로 사용되는 확률모형들을 소개하고, 다양한 예제들을 통하여 그 모형들이 어떻게 사용되는지 이해를 돕도록 하였다. 특별히, 논의된 예제들은 모수적 통계 모형으로 고찰하기에는 한계가 있는 연구가설들을 포함하고 있어 모수적 모형의 한계점을 지적하고 비모수적 베이지안 모형의 필요성을 강조하는 것들로 정하였다. 크게 확률밀도함수 추정, 군집분석, 임의효과 분포의 추정, 그리고 회귀분석의 4가지 주제로 분류하여 살펴보았다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제19권1호
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• pp.77-84
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• 2012

반복이 있는 랜덤화 블록 계획법을 검정하는 비모수 검정방법에는 Mack과 Skillings (1980)가 제안한 검정법이 있다. 이 방법은 각 블록의 처리에서 반복된 각 관측값 대신에 반복된 관측값들의 평균을 이용하여 순위를 매기기 때문에 정보의 손실이 있을 수 있다. 본 논문에서는 Hodges와 Lehmann (1962)이 제안한 정렬방법을 이용하여 새로운 비모수 검정법을 제안한다. 또한 모의실험을 통하여 여러 비모수 검정방법들의 검정력을 비교하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제5권1호
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• pp.121-131
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• 1998

이 논문의 목적은 비모수 회귀모형에 있어서의 오차의 분산을 추정하는 방법들 중 차분에 기저한 방법 (difference-based methods)을 이용한 기존의 추정량들을 비교 분석하는데 있다. 특히 점근적인 최적 이차 차분에 기저한 Hall과 Kay, Titterington(1990)의 HKT 추정량에 대한 그들의 추정량에 대한 문제점들을 제시하고, HKT추정량과, GSJS추정량, Rice추정량에 대하여 모의 실험을 이용하여 모수에 대한 수렴 속도를 비교 분석 하였다. 또한 GSJS 추정량에 대한 일치성과 수렴 속도를 보였다.

• 응용통계연구
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• 제19권3호
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• pp.555-564
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• 2006

랜덤화 블록 모형하에서의 비모수 다중비교방법으로는 Friedman 순위합 다중비교 방법(McDonald와 Thompson, 1967)이 있다. 이 방법은 블록내 순위를 이용하여 블록간 정보를 이용하지 못하였다. 이런 단점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 Hodges와 Lehmann(1962)이 제안한 정렬방법을 이용한 새로운 비모수 다중비교방법을 제안한다. 또한 모의실험을 통하여 여러 다중비교방법의 검정력을 비교하였다.

• 응용통계연구
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• 제29권4호
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• pp.707-717
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• 2016

랜덤화 블록 계획법을 검정하는 비모수 방법은 일반 대립가설에서 Friedman (1937), 순서형 대립가설에서 Page (1963)가 제안한 방법이 있다. 이 방법은 각 블록 내 처리 간 순위를 이용해 처리 간의 차이를 검정하는 방법이다. 본 논문에서는 Hodges와 Lehmann (1962)이 제안한 정렬방법을 이용하여 블록 간 정보의 손실을 줄이고, Orban과 Wolfe (1982)가 제안한 위치를 확장하여, Kim (1999)이 제안한 대조군과 처리군의 방법을 이용하여 랜덤화 블록 모형에서 새로운 비모수 검정 방법을 제안하였다. 또한 Monte Carlo 모의실험을 통해 제안방법과 기존의 검정 방법을 비교하였다.

• 응용통계연구
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• 제28권6호
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• pp.1289-1312
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• 2015

본 연구에서는 상장 기업을 중심으로 산업 부도의 동조화 현상에 대해 살펴보았다. 순위상관계수인 스피어만의 로(${\rho}$)와 켄달의 타우(${\tau}$)를 이용하여 부도의 컨코던스 즉, 부도율의 움직임이 얼마나 일치하는지를 측정하였다. 여기서 스피어만의 로와 켄달의 타우는 분포 가정이 필요하지 않고, 자료 숫자가 적거나 극단값을 갖는 경우에도 분석이용이하다는 장점을 가진 비모수 통계적 방법이다. 본 연구의 목적은 산업 부도의 동조화 현상을 살펴봄으로써 향후 일어날 금융위기를 예측하는 데에 있다. 또한 기업 경영인을 비롯하여 모든 시장참여자의 투자결정 및 위험관리, 더 나아가 산업 전반에 대한 이해에 도움이 되길 바란다.

• 응용통계연구
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• 제30권2호
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• pp.281-290
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• 2017

반복이 있는 랜덤화블록 모형에서의 비모수적 검정 방법에는 Mack과 Skillings (1980)가 제안한 방법이 있다. 이 방법은 각각의 관측값을 사용하는 대신 각 블록에서의 반복된 관측값들의 평균을 사용하여 검정하는 방법이다. 따라서 관측치들의 정보를 손실할 수 있다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 정렬방법과 선형 위치통계량을 이용한 비모수 검정법을 제안하였다. 또한 몬테카를로 모의실험(Monte-Carlo Study)을 통하여 기존의 방법과 제안한 방법의 검정력을 비교하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제2권2호
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• pp.221-226
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• 1995

본 연구는 붓스트랩에 의한 U-통계량의 분산추정방법을 제안하고, 추정량의 일치성을 증명하였다. 결과적으로 붓스트랩 추정량으로 표준화한 U-통계량의 값이 표준정규분포에 근사함을 보였다. 또한 실제적인 비모수검정에서 이를 응용하여 검정력과 특성을 연구하였다.