본 연구에서는 조건부 핵밀도함수와 CAFPE(Corrected Asymptotic Final Prediction Error) 차수결정 방법에 근거한 비매개변수적 비선형 자기회귀 (Nonlinear AutoRegressive, NAR) 모형을 소개하고 이를 SOI(Southern Oscillation Index)에 적용하였다. SOI 자료에 대해서 선형 AR 모형을 적용하였으나 잔차에 대한 검정결과 이분산성(heteroscedasticity)을 나타내었다. 또한 BDS(Brock-Dechert-Sheinkman) 검정에서 비선형성이 존재함을 확인하였다. 따라서 NAR 모형에 SOI 자료를 적용시켰다. CAFPE를 이용하여 가장 적합한 모형으로 지체 1, 2와 4가 선택되었으며 조건부 평균함수를 추정하여 SOI 자료를 모의한 결과 잔차에 대해서 정규성과 이분산성 가정이 Jarque-Bera 검정과 ARCH-LM 검정에서 각각 기각되었으며 또한 조건부 표준편차함수의 최적 차수로 3, 8과 9가 CAPFE를 통해 선택되었다. 조건부 평균함수와 표준편차함수를 모두 고려한 모형에 대한 잔차 검정 결과 잔차의 I.I.D 가정을 만족하였으며 특히, BDS 검정에서 신뢰구간 95%와 99%에서 모두 만족한 결과를 나타내었다. 마지막으로 전체의 15%에 해당하는 SOI 자료에 대해서 One-Step 예측을 수행하였으며 선형 모형에 비해 평균제곱예측오차가 7% 적게 나타났다. 따라서, NAR 모형은 여타의 매개변수적 방법과 달리 모형 선택에 있어 자유로우며 비선형성을 고려할 수 있는 모형으로서 SOI 자료와 같은 비선형 자료를 위한 모의방법으로 선형 모형에 비해 많은 장점을 가지고 있다.
종속변수와 설명변수 사이의 관계가 선형이 아닌 경우에는 비선형 관계를 반영할 수 있는 다항회귀분석을 이용하여 회귀분석을 수행한다. 한편, 다항회귀분석에는 설명변수의 거듭제곱항들이 설명변수에 추가되므로 설명변수들 사이에 상관관계가 발생하여 다항회귀모형의 성능 저하 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 PGF 수치역변환 문제를 사례로 하여 주성분회귀분석을 통해 다항회귀분석의 성능을 극적으로 향상시킬 수 있음을 보인다. 본 논문에서는 PGF의 정의를 이용하여 PGF를 다항회귀분석으로 모형화한다. 다항회귀분석을 이용하여 PGF 전개식의 회귀계수를 추정하면 회귀계수의 추정 자체가 불가능하거나 계수 추정의 정확성이 저하되는 문제가 발생한다. 이 경우 다항회귀분석에 주성분회귀분석을 적용하면 계수 추정의 정확도가 극적으로 향상되어 다항회귀분석의 계수 추정 시 발생하는 문제를 해결할 수 있음을 밝힌다.
본 연구는 주요지천 홍수예측에 적용된 통계적 모형을 개선하여 예측 결과의 정확성 향상을 도모하는 데 목적이 있다. 중랑천, 탄천, 왕숙천 등 한강수계 주요 지천은 홍수예보 지점으로 유역면적이 작고 도달 시간이 짧아 기존의 대하천 홍수예보에 이용되고 있는 수문학적 홍수예측 모형을 적용하기에는 한계가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 주요 지천 홍수예측에 통계적 모형인 다중선형 회귀모형을 이용하는 방법이 제안되어 활용되었다. 본 연구에서는 지천홍수예측에 기 적용된 다중선형 회귀 모형의 다중공선성 문제를 해결하기 위해 독립변수를 조정하고, 10분 단위 관측 자료를 활용한 예측 결과를 얻기 위해 매개변수를 재산정하였다. 그 결과 기존 모형에 비해 적은 수의 독립변수와 재 산정된 매개변수를 이용한 통계적 모형으로 예측 수위의 오차를 줄일 수 있었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권1호
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pp.141-150
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2015
로지스틱회귀에서 모형을 평가하거나 진단할 때 가설검정이 주로 사용되지만 이것만으로는 놓칠 수 있는 부분이 많고 이에 대한 보완을 위하여 그래픽적 방법의 사용이 요구된다. 그래프를 이용한 모형의 적절성 평가를 위한 도구로 잔차산점도가 널리 이용되고 있으나 적용 범위가 선형회귀에 국한되는 문제점이 있다. 해결 방안으로 주변모형산점도를 이용하여 모형의 적절성을 평가하는 방법이 있으나 역시 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 주변모형산점도의 대안으로 카이잔차산점도를 제안하고 그 효용성을 알아본다.
본 논문에서는 퍼지 자동회귀 이동평균 (Fuzzy Auto-Regressive Moving Average, FARMA)제어기를 전력계통의 비선형 2기 5모선 (Two Machine - Five Bus)모형의 주파수 안정화에 적용한 결과를 제시한다 퍼지 자동회귀 이동 평균 제어기는 기존의 전문가에 의존하였던 퍼지제어 규칙을 실시간으로 형성해 나가는 구조이다. 복잡성, 비선형성 등 전력계통의 일반적인 특징들을 기술하고, 그 특징을 표현할 수 있는 비선형 2기5모선 모형을 제시한다. 제시된 모형을 바탕으로 기존 제어 방식과의 성능 비교를 실시하였고, 이를 통하여 FARMA 제어기의 우수성을 확인하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권2호
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pp.403-410
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2014
이분형 로지스틱 회귀분석은 양적 혹은 질적 설명변수를 이용해서 이분형 반응변수를 설명하는 하나의 통계적인 기법이다. 이 모형에서는 반응변수가 1이 될 확률을 설명변수들의 선형결합의 변환(혹은 함수)으로 설명하고자 한다. 이 개념에 대한 이해가 비통계학자들이 이분형 로지스틱 회귀모형을 이해하는데 있어서 넘어야 할 커다란 장벽 중의 하나이다. 이 연구에서는 이분형 로지스틱 회귀모형의 필요성을 엑셀 VBA를 이용하여 설명하는 교육도구를 개발하고자 한다. 반응변수가 1이 될 확률을 설명변수의 선형함수로 모형화 할 때의 문제점과 선형결합에 대한 변환을 통해 이 문제점이 어떻게 해소되는지 보여준다.
오디션, 육아, 버라이어티 등 다양한 예능 프로그램들의 수가 점점 증가하고 있다. 특히 종합편성채널이 개국한 이후에 예능 시장 경쟁이 심화되고 있다. 그에 따라 시청률과 회차에 대한 연구의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구의 목적은 예능 프로그램 시청률과 회차의 예측모형을 제시하고 주요요인을 살펴보는 데 있다. 모형 적합 시 선형회귀모형, 로지스틱 회귀모형, LASSO 회귀모형, 랜덤 포레스트, 그래디언트 부스팅, 서포트 벡터 머신 등과 같은 다양한 분석 방법을 고려하였다. 예능 시청률 예측 모형에서는 첫 회가 방영되기 전과 방영된 후 두 가지 모형을 적합하였고, 회차 예측 모형에서는 예능 시청률 예측 모형의 예측치를 추가 변수로 생성하여 모형을 적합하였다. 그 결과 첫 회 방영 전 예능 시청률 예측에서는 방송사, 이전 시즌 시청률, 시작 연도, 기사 수가 큰 영향을 주는 것으로 나타났다. 첫 회 방영 후 예능 시청률 예측에서는 첫 회 시청률, 방송사, 예능 유형이 중요한 변수로 나타났으며, 두 모형 모두 랜덤 포레스트 모형에서 가장 좋은 결과를 보였다. 예능 회차 예측에서는 평균 시청률 예측치, 시작 연도, 예능유형, 방송국 등이 중요한 변수로 나타났다.
일변량 분할 역회귀 방법은 일반화 회귀모형에서 효과적인 차원축약방향과 공간을 추정하는 방법이다. 본 논문에서는 두 일반화 회귀모형을 동시에 고려하여 효과적인 차원축약방향과 공간을 추정하는 방법으로 이변량 분할 역회귀를 제안한다. 이러한 이변량 분할 역회귀 방법은 모형식이 선형, 이차형, 삼차형, 비선형 등의 여러 모형식에서 효과적인 차원축약방향을 추정하며, 일변량 분할 역회귀에 비하여 모형에 존재하는 오차에 크게 영향을 받지 않고 효과적인 차원축약방향을 추정한다. 특히 모형식이 대칭의 이차형인 경우에 일변량 분할 역회귀 방법이 효과적인 차원축약방향을 추정하지 못하는 문제를 해결할 수 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권3호
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pp.533-545
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2017
분위수 회귀모형은 반응변수의 조건부 분포에 대하여 포괄적이고 유용한 통계적 정보를 제공한다. 그러나 많은 실제 자료는 설명변수와 반응변수가 비선형의 관계를 갖고 있어 전통적인 선형 분위수 회귀모형은 왜곡되고 잘못된 결과를 초래할 수 있다. 또한 자료의 복잡성이 증가하여 반응변수가 여러개인 다변량 자료의 분석에 대한 보다 정확한 예측과 더불어 풍부한 해석에 대한 요구가 증가하고 있다. 이러한 이유로 본 연구에서는 다변량 분위수 회귀나무 모형을 제안하였다. 본 연구에서는 기존의 다변량 회귀나무 모형의 분할변수 선택 알고리즘의 문제점을 지적하고 향상된 분할변수 선택 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 합리적인 계산시간으로 적용 가능하며 분할변수 선택에서 편향 발생의 문제를 갖지 않는 동시에 기존 방법보다 더 정확하게 분할변수를 선택할 수 있있다. 본 연구에서는 모의실험과 실증 예제를 통해 제안한 방법의 우수한 성능과 유용성을 확인하였다.
본 연구는 청주시 4지 신호교차로의 측면접촉사고를 다루고 있다. 연구의 목적은 측면접촉사고의 특성을 분석하고 관련모형을 개발하는데 있다. 이를 위해 이 연구에서는 적절한 모형의 방법론을 찾는데 중점을 두고 있다.주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 측면접촉사고에서 부상사고는 물피사고의 약 2배 이상으로 교차로 내에서 사고가 가장 많이 일어나는 것으로 평가되었다. 아울러 측면접촉사고는 대부분 승용차 관련 사고이며, 안전운행 불이행으로 인한 것으로 분석되었다. 둘째, 다중선형회귀모형이 다중비선형회귀모형보다 통계적으로 유의한 것으로 평가되었다. 또한 최적 모형은 종속변수가 사고건수인 모형으로 분석되었다. 본 연구에서 분석된 측면접촉사고의 요인은 교통량(ADT), 교차로 면적, 우회전 전용차로, 횡단보도 수, 주도로 제한속도, 최대종단경사 및 현시 수이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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