비 중심t분포의 누적함수는 두 정규모집단에서 모평균의 동일성 검정에서 검정력 계산 및 모 평균에 대한 표준편차의 비에 대하여 신뢰구간을 계산할 때 요구된다. 본 논문에서는 비중심t분포의 누적함수 계산에 신경망 이론을 적용하였다. 신경망은 다 층 퍼셉트론이며 학습과정은 역전파 학습알고리즘이다. Fisher가 제시한 확률값과 신 경망이론에 의하여 계산한 결과를 비교하였다.
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.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권6호
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pp.1211-1219
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2013
최근 많은 통계 이론과 응용 문제에 정규분포의 대안으로 왜정규분포에 대한 활용이 높아지고 있다. 본 논문에서는 왜정규분포에 기반한 표본평균의 분포함수에 대한 안장점근사를 다루었다. 안장점근사는 기존의 정규근사에 비해 매우 뛰어난 정확성을 보일 뿐 아니라, 소표본에서도 정확한 근사결과를 제공한다. 본 논문에서 제시한 왜정규분포에 관련된 안장점근사는 복잡한 계산이 요구되는 기존의 Gupta와 Chen (2001)과 Chen 등 (2004)에 대한 근사적 방법으로 사용될 수 있다. 모의실험을 통해 표본평균의 분포함수에 대한 제안된 안장점근사의 정확도를 확인하고, 실제 자료에 대한 응용으로 Roberts (1966)의 쌍둥이 자료의 분석에 적용하였다.
신뢰성 기술은 제품이 고장 없이 일정기간 사용할 수 있게 하는 기술로 시장점유율과 고객만족을 높이는 효과적이고 전략적인 필수 요소이다. 검사시점의 적합성에 대한 평가가 아닌 제품 및 시스템의 설계에서부터 폐기까지의 제품수명주기에 대한 신뢰성 평가를 다루는 제품의 신뢰성인증과 신뢰성경영시스템 인증 확보가 시급한 과제이다. 이를 위한 제품 수명의 평균과 분산을 효과적으로 관리할 수 있는 신뢰성 식스시그마 기술개발과 확보가 중요 현안과제이다. 정규분포를 가정한 대부분의 품질경영시스템에서의 식스시그마 접근법은 비정규 분포를 따르는 신뢰성특성과 실험계획기법 등을 고려해야 하는 신뢰성 식스시그마에서의 적용의 한계가 많다. 본 연구에서는 품질혁신 방법론인 식스시그마 기법을 토대로 신뢰성경영시스템에서 맞는 식스시그마 구축의 방향성을 제시하고자 한다.
우리나라 전체 재해 60%이상인 태풍과 같은 바람재난으로부터 구조물이나 외장재가 안전과 사용성 측면에서 설계되려면 내풍설계과정에서 기본풍속, 설계속도압, 풍하중 등 많은 파라미터들이 요구된다. 본 논문에서는 최근 2003년부터 2012년까지의 10년 동안 년최대풍속이 발생한 날의 풍속으로부터 확률과정과 확률분포, 통계적 성질 등을 알아보기 위하여 8개의 대표지점을 여수, 인천, 서울, 청주, 원주, 대구, 속초, 울릉도로 선정했다. 선정된 각 지점에 대한 최근 10년 동안의 풍속자료는 기상청으로부터 획득했다. 각 지점의 획득한 풍속자료는 우리나라를 직접 통과하면서 영향을 미친 태풍과 통과는 안했지만 간접 영향을 미친 태풍, 년최대순간풍속과 년최대평균퐁속이 같은 날 등을 고려 90개의 앙상블 중 선별된 33개의 모집단에 대한 풍속자료의 확률과정 및 확률분포의 특성을 비교 검토하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권5호
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pp.1079-1094
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2014
상호정보 (mutual information)를 이용한 변수 선택법은 반응변수와 설명변수간의 선형적인 연관성뿐만 아니라 비선형적인 연관성을 감지하며, 설명변수 사이의 연관성도 고려하는 좋은 변수선택 방법이다. 하지만 고차원 자료에서 상호정보를 추정하기가 쉽지 않아 이에 대한 연구가 필요하다. Cai 등 (2009)은 조건부 상호정보를 이용한 전진선택법과 가지치기법을 이용하여 이러한 문제를 해결하였으며, 마이크로어레이 자료와 같은 고차원 자료에서 조건부 상호정보를 이용한 변수 선택법으로 선택된 변수들로 구성된 SVM의 분류 성능이 SVM-RFE 및 기존의 필터링 방법으로 선택된 변수들로 구성된 SVM의 분류 성능보다 뛰어남을 보였다. 하지만 조건부 상호정보를 추정할 때 사용된 Parzen window 방법은 변수의 수가 많아질수록 변수 선택 시간이 길어지는 단점으로 인해 이에 대한 보완이 필요하다. 본 논문에서는 조건부 상호정보 계산 시 필요한 설명변수의 분포를 다변량 정규분포로 가정함으로써 변수선택을 위한 계산시간을 단축시키며 동시에 변수선택의 성능을 향상시키고자 한다. 반면, 설명변수의 분포를 다변량 정규분포로 가정한다는 것은 강한 제약이 될 수 있으므로 이를 완화시킨 Edgeworth 근사를 이용한 조건부 상호정보 기반의 변수 선택법을 제안한다. 실증분석을 통해 본 논문에서 제안한 방법의 효율성을 살펴보았으며, 기존의 조건부 상호정보 기반 변수 선택법에 비해 계산 속도나 분류 성능 면에서 우수함을 보였다.
본 연구에서는 우리나라 시장이 미국시장과 다른 점을 이용하여 시가와 종가를 비교하여 동시호가방식(同時呼價方式)과 접속매매방식(接續賣買方式)의 차이를 추정하는 것이 적절한 것인지와 거래가격에 대한 가격제한폭(價格制限幅)의 영향(影響)을 살펴보았다. 여기서는 가격제한폭의 영향을 고려하기 위해 수익률이 아니라 절대가격변동(絶對價格變動)을 대상으로 하였다. 결과는 다음과 같다. 1) 일별 그리고 하루중 가격변화의 분포는 정규분포라고 할 수 없다. 2) 종가가 아니라도 가격제한폭의 영향을 받으며 상한가가 하한가보다 2.5배 이상 주가 변동을 제약한다고 할 수 있다. 시간대로는 종가를 제외하고는 오전종가에서 그 영향이 가장 크다. 3) 동시호가와 접속매매 방식에서 분산과 자기상관계수의 일관성 있는 차이를 발견할 수 없었다. 따라서 시가의 분산이 종가의 분산보다 크다는 결과는 거래방식의 차이뿐만아니라 하루중 첫번째 거래와 마지막 거래라는 특정 시간대의 가격이기 때문에 갖는 특성도 중요하다. 4) 각 시간대 별 가격 변화가 동일한 분포를 갖는가를 비모수 검증 방법에 의해 검증했을 때 접속매매인 오전종가와 오후 접속매매 종가의 분포는 다르다고 할 수 없었으며 시가와 종가는 다른 시간대의 분포와 유의하게 달랐다. 5) 하루중 어느 시간대에 가격변화의 분산이 가장 큰가를 검증한 결과 오전시가에서 오전종가까지 시간에서 분산이 가장 켰다. 그 다음으로는 오후 접속매매 종가에서 오후동시호가 종가까지로 이 시간대는 거의 시간차가 없다는 점에서 놀라운 현상이라 하겠다. 6) 종가를 제외하고는 모든 시간대에서 가격반전현상이 있었다. 이러한 현상은 거래시간 동안은 시장에 새로운 정보가 계속 도달하지만 비거래시간에는 정보가 도달하지 않아 이전 정보에 대해 조정하게 되며 이 조정에서 관성을 갖는다고 할 수 있다.
신선한 소의 대뇌피질로부터 synaptosomal plasma membrane vesicles(SPMV)를 분리하고 이 SPMV로부터 추출한 총지질(cholesterol과 각종 인지질 함유)로서 제제한 인공세포막(SPMVTL)에서의 n-alkanols 침투 정도를 형광 probe를 이용한 형광 소광법을 통하여 검색하였다. n-alkanols는 SPMVTL 외부 단층(outer monolayer)의 표면에 주로 분포하되 그 탄소수에 비례하여 소수성 부위에 분포되는 양이 증가되는 경향을 나타내었다(1-decanol은 예외). Methanol, ethanol, 1-propanol, 1-butanol, 1-pentanol, 1-hexanol, 1-hepatnol, 1-cotanol, 1-nonanol 및 1-decanol은 SPMVTL 외부 단층 표면(친수성 부위)에 분포되는 것이 소수성 부위에 분포되는 것에 비하여 각각 650, 288, 151.6, 69.5, 36.8, 11.9, 4.8, 1.6, 0.74, 2.1배가 된다는 것을 확인하였다. 1-decanol은 $C_{10}$인데도 불구하고 $C_8$인 1-octanol에 비하여 적은 양이 소수성 부위에 침투 분포되는 것이 확인되었다. 또한 n-alkanols는 저자등이 이미 보고한 SPMV에서의 경우보다도 본 연구에서의 SPMVTL의 경우가 현저하게 많은 양이 소수성 부위로 침투 분포된다는 것이 확인되었다.
소의 신선한 대뇌피질로부터 synaptosomal plasma membrane vesicles(SPMV)를 분리한 후 이 SPMV로부터 추출한 모든 인지질들로서 제제한 인공세포막(SPMVPL)에서의 n-alkanols 침투 정도를 형광 probe를 이용한 형광 소광법을 통하여 검색하였다. n-alkanols는 SPMVPL 외부 단층(outer monolayer)의 표면에 주로 분포하되 그 탄소수에 비례하여 소수성 부위에 분포되는 양이 증가되는 경향을 나타내었다. methanol, ethanol, 1-propano, 1-butanol, 1-pentanol, 1-hexanol, 1-heptanol, 1-octanol, 1-nonanol 및 1-decanol은 SPMVPL 외부 단층의 표면(친수성 부위)에 분포되는 것이 소수성 부위에 분포되는 것에 비하여 각각 432.4, 208.9. 125.6, 88.2, 19.3, 7.9, 2.6, 1.0, 0.42, 1.36배가 되었다. 1-decanol은 $C_{10}$인데도 불구하고 $C_8$인 1-octanol에 비하여 적은 양이 소수성 부위에 침투 분포된다는 것이 확인되었다. n-alkanols의 침투에 대하여 저자등이 이미 보고한 바 있는 SPMV 및 SPMVTL(cholesterol+phospholipids)의 경우보다도 본 연구에서의 SPMVPL의 경우가 현저하게 많은 양이 소수성 부위로 침투 분포된다는 것도 확인되었다.
중도절단된 자료와 표본수가 적은 자료를 가지는 생존분석에서 생존율을 추정하거나 두 집단의 생존율을 비교할 때 정규분포 근사를 가정한 신뢰구간을 이용하는 데는 많은 어려움이 생긴다. 생존함수의 신뢰구간에 대한 중도절단을, 표본의 크기에 따른 다양한 상황의 모의실험을 통하여 Kaplan-Meier, Nelson, 적률 추정량 그리고 cox model의 ${\beta}$을 가지고 붓스트랩을 이용한 신뢰구간과 비모수 신뢰구간, 우도비 신뢰구간의 실제 포함 확률을 비교해보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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