Communications for Statistical Applications and Methods
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제5권3호
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pp.623-632
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1998
이원혼합모형에서 고정효과의 추정가능한 함수에 대한 신뢰구간을 구하는 경우에 어떤 분산성분추정량을 선택하는 것이 가장 바람직한가를 모의실험을 통하여 살펴본다 혼합모형에서는 t-분포와 일반화최소제곱추정량을 사용하여 신뢰구간을 구할 수 있는데, 일반적으로 분산성분을 알 수 없기 때문에 분산성분을 반드시 추정하여야만 한다. 이 경우 분산성분의 추정량으로 가장 많이 사용되는 추정량들인 Henderson의 방법 III 추정량, 사전추측값이 1인 MINQUE 추정량, MLE(최우추정량), REMLE(제한최우추정량)를 이용하여 분산행렬을 추정하고, 신뢰구간의 포함범위확률과 평균길이를 모의실험을 통하여 살펴본다. 모의실험의 결과는 4가지 추정량 모두 비슷한 신뢰구간의 포함범위확률과 평균길이를 갖는 것으로 판명되었다.
통행시간가치에 대한 신뢰구간추정 방법론을 제시하고 서울시 출근통행자의 시간가치 신뢰구간의 추정을 통하여 그 적용사례를 예시하였다. 사례분석을 통하여 서울시 출근통행자의 평균시간가치는 시간당 7,341원으로 추정되었고, 95%신뢰구간의 하한치는 5,454(원/시간), 상한치는 10,806(원/시간)으로 추정되었다.
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.
최근 여러 학자들에 의해 이항 비율의 구간 추정에 많이 사용되고 있는 Wald 신뢰구 간의 문제점이 재조명되고 있고, 이에 대한 대안으로 이항 비율의 새로운 신뢰구간들이 발표되고 있다. 본 논문에서는 가중 Polya posterior를 이용한 베이지안 구간추정을 구하였다. 이 구간추정은 이항분포의 공액분포인 베타 사전분포에서 구한 전통적인 베이지안 구간추정과 같으나 추정의 편의를 위하여 정규근사에 의한 신뢰구간을 구할 때, 표본크기가 크면 실제적으로 Argresti와 Coull (1998)의 신뢰구간과도 일치하였다. 또 새로운 신뢰구간은 표본크기가 작은 경우와 비율이 극히 작은 경우에도 매우 유용한 신뢰구간이 된다는 것을 살펴보았다.
일반적으로 모수에 대한 신뢰구간 추정량이 점 추정량보다 훨씬 더 선호되고 있으며 많이 알려져 있다. 그러나 이산형 분포의 경우에는 주로 대 표본 근사 이론에 입각한 근사 신뢰구간이 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 여러 가지 이산형 분포 가운데에서 가장 많이 활용되고 있는 이항분포와 포아송 분포의 모수에 대한 다양한 신뢰구간 추정량들을 소개하고 대 표본 근사 이론에 의한 신뢰구간뿐만 아니라 소 표본의 경우에도 유용하게 이용될 수 있는 신뢰구간 등을 살펴보고 이들 신뢰구간들을 비교하였다.
SAS의 PROC MIXED는 ANOVA 추정량보다 더 다양한 잔차최대우도추정법 또는 최대우도추정법으로 모수들을 추론할 수 있다. 혼합모형에 속하는 불균형중첩오차구조를 갖는 선형회귀모형에서 랜덤효과에 해당되는 그룹간의 분산과 고정효과에 해당되는 회귀계수들에 대한 신뢰구간을 구하기 위하여 대표본인 경우와 소표본인 경우에 대하여 PROC MIXED를 사용한다. 시뮬레이션을 실행한 결과, 대표본인 경우에는 모수들의 신뢰구간을 구하기 위하여 PROC MIXED를 활용할 수 있지만, 소표본인 경우에는 PROC MIXED를 사용할 경우, 그룹간 분산과 회귀계수 가운데 하나인 절편항에 대한 신뢰구간은 시뮬레이터된 신뢰계수가 명시한 신뢰계수를 지키지 못하는 것을 보인다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권4호
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pp.825-833
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2013
온실가스 인벤토리 불확도 산정을 위해서는 인벤토리의 신뢰구간 추정이 필수적이다. 일반적으로 모수에 대한 신뢰구간 추정시에는 모집단이 정규분포를 따른다고 가정한다. 그러나 자료의 구조가 복잡해짐에 따라 정규분포가 아닌 비대칭형 자료, 즉 양의 왜도를 갖는 자료의 경우 기존의 정규분포를 가정한 신뢰구간 추정 방식은 적합하지 않다. 본 연구에서는 비대칭형 분포인 지수분포의 신뢰구간추정 방법으로 모수적인 방법과 비모수적인 방법에 대해 각각 비교분석하였다. 모의실험을 통한 신뢰구간 추정 결과를 바탕으로 범위확률, 신뢰구간 길이, 상대적 편의를 비교한 결과 모수적 방법 중에서 예상했던 대로 정확한 방법인 카이제곱방법이 신뢰계수와 유사한 범위확률을 보이고 상대적 편의도 작아 모수적 방법 중에서 신뢰구간 추정에 가장 적합한 것으로 나타났다. 마찬가지로 비모수적 방법 중에서는 표준화된 t-붓스트랩 방법이 가장 적합한 것으로 나타났다.
본 논문에서는 두 모비율의 차에 대한 기존의 신뢰구간들을 소개하고 붓스트랩 신뢰구간도 제안하였다 또한 모비율의 차에 대한 신뢰구간이 가지는 성질로서 근사신뢰구간의 하향추정의 문제와 정확신뢰구간의 상향추정의 문제점들을 확인하였고 평균포함 확률, 구간기대폭 그리고 왜도성 측면에서 종합적인 비교를 하였다. 특히 모수에 대한 사전분포를 가정하여 여러 신뢰구간들이 지니는 특징도 살펴보았다 기존의 신뢰구간들과 제안된 붓스트랩 신뢰구간은 소표본의 모의실험을 통하여 실제 포함확률의 평균을 기준으로 비교되었고 이항분포에서와 같이 정확신뢰구간이 지니는 보수성을 확인할 수 있었다. 신뢰구간의 평균포함확률의 등고선 그림도 소개하였다.
확률적 특성을 가지는 시스템의 시험을 위해서는 시험 입력을 일정 횟수만큼 반복하여 제공하고 관찰된 데이터를 기반으로 판정이 내려져야 한다. 구간 추정 기법을 이용하여 관찰된 데이터로부터 확률 값이 올바른지 여부를 판단할 수 있으며, 이 때 적절한 신뢰구간의 선택은 시험의 품질을 결정하는 중요한 요인이 된다. 본 논문에서는 다양한 크기의 표본에 대해 대표적인 구간 추정 기법인 Wald 신뢰구간과 Agresti-Coull 신뢰구간을 비교 분석한다. 각 신뢰구간이 확률 값 시험에 사용되었을 경우 올바른 구현 제품이 시험을 통과할 확률과 잘못된 구현제품이 시험을 통과하지 못할 확률을 기반으로 비교 분석을 수행하며, 확률 값이 올바른지를 판단하기 위한 양측검정뿐만 아니라 확률 값이 기준 확률 이상인지 여부를 판단하기 위한 단측검정을 사용하는 경우에 대해서도 비교 분석을 수행한다. 비교 분석 결과 양측검정의 경우 Agresti-Coull 신뢰구간을 사용할 것을 추천하며, 단측검정의 경우 큰 크기의 표본에 대해서는 Agresti-Coull 신뢰구간을, 적은 크기의 표본에 대해서는 Wald 신뢰구간 또는 Agresti-Coull 신뢰구간을 선택적으로 사용할 것을 추천한다.
본 논문에서는 패널회귀모형에서 내부변환(within transformation) 추정량을 이용하여 회귀계수에 대한 정확한 신뢰구간을 제시하였다. 아울러 이러한 신뢰구간의 효율성을 신뢰계수(confidence coefficient)와 신뢰구간의 평균길이(average length of confidence interval)을 사용하여 모의실험을 통하여 다른 근사적 신뢰구간들과 비교하였다. 실험결과, 내부변환추정량을 이용한 신뢰구간은 다른 근사적 신뢰구간들에 비해 명목신뢰계수를 정확히 유지하였고, 신뢰구간의 평균길이도 다른 방법들에 비해 짧은 결과를 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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