• 제목/요약/키워드: 사전추정값

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일원변량모형에서의 임의의 분포에 대한 NINQE 추정량의 효율성 (Efficiency of MINQE for arbitrary underlying distribution under one way random effects model)

  • 이장택
    • 응용통계연구
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    • 제6권2호
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    • pp.355-370
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    • 1993
  • 일원변량모형에서 처리효과와 오차항의 분포가 임의의 분포를 따를 때, NINQE 추정량의 효율성을 MSE와 편의 판정기준아래에서 ANOVA, MIVQUE, REML, ML 추정량과 비교하여 알아 본다. 그리고 역행렬의 계산이 필요하지 않는 간편한 MIVQUE 추정량, REML 추정량과 ML 추정량의 계산 방법이 주어진다. 또한 MINQE의 효율성을 높일 수 있는 사전추측값을 제공하는 방법이 제안된다. 결론적으로 MINQE 추정량은 비록 편의는 다른 추정량들에 대해서 크지만, 모든 분포에 대해서 MSE의 판정기준아래에서 가장 효율성이 높으며, 변량인자들이 따르는 분포의 첨도가 클수록 그 효율성은 증가한다.

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위성통신시스템에서 심볼율 추정과 변조 방식 구분법 (Symbol Rate Estimation and Modulation Identification in Satellite Communication System)

  • 최찬호;임종부;임기홍;김영환;김호겸
    • 한국통신학회논문지
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    • 제30권8A호
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    • pp.671-678
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    • 2005
  • 본 논문은 위성 통신 시스템에서 심볼율에 대한 사전 지식 없이 다양한 심볼율에 대한 심볼율 추정 방법과BPSK, QPSK, 8PSK 신호를 구분하기 위한 간단화된 변조 방식 구분법을 제안했다. 심볼율을 추정하기 위해 신호의 스펙트럼을 추정하기 위한 슬라이딩 FFT와 단순 moving average를 사용하였고, 슬라이딩 윈도우와 decimation, Low pass filter (LPF) 블록을 이용하여 정확한 심볼율을 추정하였다. 기존의 변조 방식 구분법은 test statistics로써 SNR값을 사용하지만 수신기는 통신 시작시에 변조 방식을 알지 못하기 때문에 SNR 값을 추정할 수 없는 문제와 log, cosh과 같은 비선형 함수를 사용하는 기존의 변조 방식 구분법이 비트 resolution이 높은 문제가 있기 때문에 기존의 변조 방식 구분법에 간단화된 고정된 SNR 방법을 제안하였다. 심볼율 추정과 변조 방식 구분법의 성능은 Monte Carlo 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 보여주었고, 심볼율 추정이 낮은 SNR에서도 좋은 성능을 나타내는 것을 볼 수 있었고, 변조 방식 구분법을 간단화 하였지만 기존의 방법과 비교해서 비슷한 성능을 나타내는 것을 확인 할 수 있었다.

궤도틀림 진전율 추정을 위한 베이지안 회귀분석 모형 연구 (A Bayesian Regression Model to Estimate the Deterioration Rate of Track Irregularities)

  • 박범환
    • 한국철도학회논문집
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    • 제19권4호
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    • pp.547-554
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    • 2016
  • 본 연구는 궤도 틀림을 관리하기 위한 궤도 품질 지수(TQI)의 진전율 추정에 관한 것이다. 이와 관련한 기존 연구 대부분은 시간에 따른 TQI 값의 선형 회귀분석을 통해 구해진 기울기를 기준으로 상수 진전율을 제시하는 데 그치고 있다. 본 연구는 과거 데이터 혹은 전문가의 식견으로부터 도출되는 파라미터의 사전 분포를 효과적으로 반영할 수 있으며, 파라미터값의 확률 분포를 유도해 낼 수 있는 베이지안 방법론에 기초한 진전율 추정 모델을 제안하고, 기존의 전통적인 회귀분석 모형과의 비교 연구를 통해, 베이지안 방법론의 활용 가능성을 검토해 보았다.

이원혼합모형에서 고정효과 유의성검정에 대한 검정력 분석 (Power analysis of testing fixed effects with two way classification)

  • 이장택
    • 응용통계연구
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    • 제10권1호
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    • pp.177-187
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    • 1997
  • 고정효과가 하나인 이원혼합모형에서의 고정효과 유의성검정에 대한 검정력 분석을 고려한다. 고정효과 수준간의 차이를 검정하는데 사용되는 일반화 최소제곱 F 통계량을 헨더슨의 방법 III, 사전추측값이 1인 MINQUE 추정량, 최우추정법, 제한적 최우 추정법을 이용하여 구하고 이 검정 통계량들의 검정력을 모의실험을 통하여 알아본다. 모의실험의 결과는 결론적으로 검정력의 측면에서 살펴본 효율성은 4가지 추정량 모두 대체적으로 비슷한 것으로 판명되었다.

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와이불 분포에 대한 최대 시험 스트레스를 최소화하기 위한 최적가속수명시험 설계

  • 배석주;강창욱
    • 한국경영과학회:학술대회논문집
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    • 대한산업공학회/한국경영과학회 1995년도 춘계공동학술대회논문집; 전남대학교; 28-29 Apr. 1995
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    • pp.678-681
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    • 1995
  • 가속수명시험은 매우 신뢰성이 높은 제품의 수명분포에 대한 정보를 빨리 얻기 위해 사용된다. 이때, 빠른 시간안에 정보를 얻기 위해 제품의 사용조건보다 높은 스트레스 즉 온도, 압력, 전압, 진동등을 사용하여 시험을 하게 되는데 최대 시험 스트레스는 미리 실험자에 의해 선택되게 된다. 그러나 주어진 최대 시험 스트레스가 스트레스의 한계범위를 벗어나는 경우에는 사용조건과 다른 고장구조가 발생할 수 있고, 이로 인하여 편의가 큰 신뢰수명의 추정치를 얻을 수 있다. 기존의 논문에서는 실험자의 경험 또는 사전시험을 통해 미리 설정된 최대 시험 스트레스하에서 제품수명의 표준편차를 최소화하기 위한 최적가속수명시험 설계방법을 제시하였다. 그러나 본 논문에서는 와이불 분포에서 1) 사용조건에서의 수명추정치의 분산 .leq. k, 2) 스트레스의 범위를 벗어나지 않는 최대 시험 스트레스의 최소값을 구하는 설계방법을 제시하고, 또한 구한 스트레스에서의 수명 및 최소 시험 스트레스에서 시험되어야 할 제품의 수를 추정한다. 이때, 사용전압에서의 수명을 계산하기 위하여 inverse power law 모형을 도입하였으며, type I censoring 방법을 사용하여 수명 데이타들은 모든 제품이 고장나기 전에 분석될 수 있도록 하였다.

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코스피 지수 자료의 베이지안 극단값 분석 (A Bayesian Extreme Value Analysis of KOSPI Data)

  • 윤석훈
    • 응용통계연구
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    • 제24권5호
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    • pp.833-845
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    • 2011
  • 본 논문에서는 1998.01.03부터 2011.08.31까지 수집된 코스피 지수 자료로부터 계산된 일별 로그수익률과 일별 로그손실률에 대한 극단값 통계분석을 수행하였다. 사용된 극단값 통계분석 모형은 포아송-GPD 모형이고 모수의 추정과 극단분위수의 추정은 최대가능도 방법을 적용하였다. 본 논문에서는 또한 포아송-GPD 모형에 추가적으로 모수의 무정보사전분포를 가정한 베이지안 방법을 고려하였다. 여기서는 마르코프 연쇄 몬테칼로 방법을 적용하여 모수와 극단분위수를 추정하였다. 분석 결과 최대가능도 방법과 베이지안 방법에서 모두, 로그수익률 분포의 오른쪽 꼬리는 정규분포보다 짧은 반면, 로그손실률 분포의 오른쪽 꼬리는 정규분포보다 두텁다는 결론이 얻어졌다. 극단값 분석에서 베이지안 방법을 사용할 때의 장점은 정칙조건이 만족되지 않는 경우에도 최대가능도추정량의 전통적 점근 성질을 걱정할 필요가 없고 예측의 경우에는 모수의 불확실성과 미래 관측치의 불확실성이 모두 반영되는 효과가 있다는 것이다.

베이지안 실험계획법의 이해와 응용 (Understanding Bayesian Experimental Design with Its Applications)

  • 이군희
    • 응용통계연구
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    • 제27권6호
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    • pp.1029-1038
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    • 2014
  • 본 연구에서는 베이지안 실험계획법에 대하여 논의하고 간단한 모의실험을 통하여 최적화된 베이지안 실험계획법이 어떠한 특징을 가지고 있는지 설명하였다. 실험을 설계하는 경우 연구자는 관심있는 주제가 모수추정인지 아니면 예측인지를 결정하고 사전확률과 우도함수를 기반으로 이에 맞는 사후확률을 찾아 효용함수와 결합하여 최적의 실험설계를 찾는 것이 베이지안 실험계획법의 기본 원리이다. 만일 사전적 정보가 존재하지 않는다면 무정보적 부적합 사전확률을 이용하여 실험을 설계할 수 있으며, 이는 비 베이지안적 접근방법과 일치하게 된다. 만일 모수나 예측값에 대한 사전적 정보가 존재하는 경우에는 베이지안 실험계획법이 유일한 해결 방법이다. 하지만 모형의 복잡도가 증가하게 되면, 최적해를 찾는 과정이 매우 복잡해져서 극복해야 하는 많은 문제점들이 존재하므로 향후 많은 연구가 필요한 분야이다.

RegARIMA 모형을 이용한 음력 명절효과의 검정에 관한 연구

  • 문권순
    • 한국통계학회:학술대회논문집
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    • 한국통계학회 2005년도 춘계 학술발표회 논문집
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    • pp.73-77
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    • 2005
  • 본 논문은 시계열에 내재된 설${\cdot}$추석 등 음력 명절효과의 존재를 검정하기 위해 RegARIMA 모형의 잔차에 대한 t-검정 통계량을 제시하였으며 Box-plot에 의한 그래프적 진단을 시도하였다. 제시된 t-검정 결과를 X-12-ARIMA의 AICC-사전검정 및 RegARIMA 모형에 의해 추정된 명절효과 회귀계수의 t-값과 비교하였다. 사용된 명절효과 변수는 Bell과 Hillmer(1983)의 명절효과 변수이다.

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영상 영역 분할을 위한 스케일 스페이스 필터링 기반 파라미터 추정 (Scale Space Filtering based Parameters Estimation for Image Region Segmentation)

  • 임지영;김명희
    • 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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    • 제2권2호
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    • pp.21-28
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    • 1996
  • 2차원 의료 영상의 3차원 재구성 및 가시화에 있어서 영상 분할은 필수적인 단계이다. 그러나 의료 영상 자체가 가지고 있는 복잡성 때문에 일반적인 분할 기법만으로는 신뢰할 만한 결과를 기대하기 어렵고, 분할을 위한 전문가의 사전 파라미터 추정이 필요하다. 본 논문에서는 스케일에 따른 영상 정보를 추출하는 스케일 스페이스 필터링을 이용, 의료 영상 영역 분할을 위한 분할될 영역의 수, 범위, 그리고 각 영역의 대표값을 추정하였다. 실험으로는 무릎부위 자기공명 2차원 및 3차원 영상과 흉부 자기 공명 2차원 및 3차원 영상을 대상으로 영역 분할 파라미터를 추정하였고, 이를 분할에 적용시켜 각 영역 분할 파라미터 추정 결과와 분할 결과 영상을 제시하였다. 본 논문의 결과, 비교적 정확한 분할 결과를 유도할 수 있었고 전문가가 직접 추정하려할 때 소모되는 시간과 노력을 줄일 수 있었다.

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불균형(不均衡) 일원(一元) 변량모형(變量模型)에서 추정방법(推定方法)에 따른 분산성분(分散成分)의 추정량(推定量)이 음(陰)이 될 확률(確率)의 계산(計算) (On the Probability of the Estimate of Variance Components that is Negative in Unbalanced One-Way Random Model)

  • 송규문
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제4권
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    • pp.121-130
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    • 1993
  • 불균형 일원 변량모형에서 AOV추정량과 사전값이 0, 1, ${\infty}$인 MINQUE에 국한하여 정규분포를 가정할 때 분산성분의 추정량이 음이 될 이론적 확률을 구하고, 비정규분포에 대해서는 모의실험을 통해 추정량이 음이 될 확률을 구하였다. 이 때 정차분포에서의 이론적 확률과 모의실험에 의해 계산된 확률간에 유의한 차이가 없고 표본수, 수준수 그리고 ${\rho}$가 커지면 각 추정량은 음이 될 확률이 작아지며, 고려된 추정량 중에서 AOV추정량이 대부분의 경우에 음이 될 확률이 가장 작게 나타났다.

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