이 논문에서는 역가우스분포의 적합을 위한 변형된 엔트로피 기반 검정을 제시한다. 이 검정은 자료생성분포와 역가우스분포의 엔트로피 차이에 기초를 두고 있으며 검정통계량은 엔트로피 차이의 추정량을 사용한다. 엔트로피 차이의 추정량은 자료생성분포에 대한 엔트로피 추정량으로 Vasicek의 표본엔트로피와 역가우스분포에 대한 엔트로피 추정량로 균일최소분산불편추정량을 사용하여 얻는다. 모의실험을 통해 얻은 표본크기와 윈도크기에 따른 검정통계량의 기각값들을 표의 형태로 제공한다. 제안한 검정의 검정력 알아보기 위해 여러 대립분포와 표본크기에 대해서 모의실험을 수행하고 기존의 엔트로피 기반 검정과 비교한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권4호
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pp.847-856
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2013
본 논문에서는 모수적과 비모수적 엔트로피 추정량들에 기초한 정규분포에 대한 적합도 검정을 다룬다. 정규분포의 엔트로피에 대한 모수적 추정량으로 사용할 최소분산비편향추정량을 유도한다. 이 추정량과 대립가설 하에서의 자료생성분포에 대한 비모수적 엔트로피 추정량으로 표본엔트로피와 이것의 변형된 추정량들을 이용하여 검정통계량들을 구축했고 이 검정통계량들을 사용하는 새로운 엔트로피 기반 적합도 검정들을 제시한다. 제안한 검정들의 기각값들을 모의실험을 통해 추정해서 표의 형태로 제시한다. 성능의 조사를 위해 수행한 모의실험에서 제안한 검정들이 기존의 Vasicek (1976) 검정보다는 더 좋은 검정력을 가지는 것으로 나타난다. 응용에서 새로운 검정들이 정규성 검정을 위한 경쟁적인 도구로 시용될 수 있을 것으로 기대된다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제18권5호
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pp.625-636
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2011
본 논문에서는 로그정규분포의 엔트로피에 대한 모수적 추정량으로 최소분산비편향추정량과 최대가능도추정량을 제시하고 성질을 비교한다. 각 추정량의 분산을 유도해서 일치성을 밝히고 최대가능도 추정량의 편향이 추정에 미치는 영향을 분석한다. 델타근사방법을 이용해서 얻은 추정량의 분포를 제시하고 적합도 평가를 통한 유도한 분포의 확증을 위해서 모의실험을 수행한다. 평균제곱오차에 의한 상대적 효율성에 대한 조사를 통해 두 추정량의 성능을 비교한다. 모의실험의 결과에서 최소분산비편향추정량은 최대가능도 추정량보다 더 좋은 효율을 보이는 것으로 나타나며, 특히 표본크기와 분산이 동시에 작아짐에 따라 효율이 점점 높아지게 되어 월등히 나은 성능을 발휘함을 볼 수 있다.
횡단면 자료와 시계열 자료가 병합된 패널회귀모형을 다루는 대부분의 연구들에서 사용되고 있는 자료는 완전한 자료를 고려하고 있다. 그러나, 실제적으로 완전한 자료보다는 불완전한 자료가 많다. 이러한 상황을 고려하지 않고 통계적인 추론을 하게 되면 잘못된 결론이 도출될 수 있다. 따라서, 자료의 형태를 충분히 고려한 추정량을 바탕으로 자료를 분석해야 한다. 본 연구는 패널회귀모형에서 자료가 불완전 상태인 경우 최대 엔트로피 형식을 이용한 일반화최대엔트로피 추정량을 제안하고, 추정량들의 효율성을 모의실험을 통하여 비교하였다. 모의실험 결과, 일반화 최대엔트로피 추정량이 가장 안정적이고 효율적인 추정량임을 보여주었다.
Arizono와 Ohta(1989)에 의해 소개된 정규성 검정은 쿨백-라이블러 판별정보를 이용하고 있으며, 검정통계량의 유도에 기반이 되는 판별정보의 추정량을 얻기 위해 Vasicek(1976)의 표본엔트로피와 분산의 최대가능도 추정량을 사용했다. 그런데 두 추정량은 편향성을 가지게 되므로 보다 정확한 판별정보의 추정을 위해 비편향 추정량을 사용하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 편향을 수정한 엔트로피 추정량과 분산의 균일최소분산비편향 추정량을 사용하여 판별정보의 추정량을 구하고 이로부터 유도되는 검정통계량을 사용하는 개선된 정규성 검정을 제시한다. 제안한 검정의 특성을 규명하고 검정력 비교를 위해서 모의실험을 수행한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제10권2호
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pp.387-395
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1999
본 연구의 목적은 엔트로피 추정량에 기초한 적합도검정 통계량들을 제시하고 경험적 분포에 기초한 적합도 검정 통계량들과의 검정력을 비교하여 향후 적합도 검정에 사용될 검정력을 선정하는데 그 목적이 있다. 또한 모란 (Moran)의 검정통계량과 엔트로피의 추정을 연구함으로 그 일치성을 알 수 있다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권2호
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pp.265-275
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2009
지역적 공간의 특성을 고려한 공간선형회귀모형을 다루는 대부분의 연구들에서 사용되고 있는 자료는 완전한 상태임을 고려하고 있다. 하지만 공간선형회귀모형을 정확히 추론함에 있어서 완전한 자료가 사용 가능한 경우는 그다지 많지가 않은 것이 현실이다. 만약 이러한 상황을 고려하지 않고 통계적 추론을 할 경우 잘못된 결론이 도출될 수 있다. 본 연구에서는 오차항이 일차 공간자기상관을 따르는 공간선형회귀모형에서 자료가 불완전한 상태 일 경우 일반화 최대엔트로피 형식을 이용하여 미지의 모수를 추정하는 방법을 제안하였고 몬테카를로 모의실험을 통하여 여러 전통적인 추정량들과 효율성을 비교하였다. 그 결과, 자료가 불완전한 상태에서 일반화 최대엔트로피 추정량이 다른 추정방법들에 비해 효율적인 추정치를 제공하였다.
최근 NIST에서는 암호학적 난수발생기의 핵심 요소인 엔트로피 소스의 안전성을 평가하기 위한 방법을 다루고 있는 SP 800-90B 문서의 두 번째 수정안과 이를 Python으로 구현한 코드를 제공하였다. SP 800-90B에서의 엔트로피 소스에 대한 안전성 평가는 엔트로피 소스의 출력 표본 수열로부터 도출한 여러 가지 추정량(estimator)에 기반 하여 최소 엔트로피를 추정하는 과정이다. 최소 엔트로피 추정 과정은 IID 트랙과 non-IID 트랙으로 대별되어 진행된다. IID 트랙의 경우 MCV 추정량만을 사용하여 속도 측면에서 무리가 없다. 반면 non-IID 트랙에서는 MCV를 포함한 총 10 가지의 추정량을 적용해 최소 엔트로피를 추정하게 된다. NIST의 코드에서 non-IID 트랙의 1 회 구동 시간은 약 20 분이 소요되고, 사용되는 메모리는 5.5 GB를 넘긴다. 이는 다양한 잡음원으로 반복적인 평가를 수행해야 하는 평가 기관 또는 여러 환경에서 실험을 수행해야 하는 개발자나 연구자 입장에서는 NIST에서 제공한 Python 코드를 이용하는 것이 불편할 수 있으며, 환경에 따라 실행이 불가할 수도 있다. 본 논문에서는 SP 800-90B의 최소 엔트로피 추정 방법에 대한 고속 구현과 효율적인 메모리 사용 기법을 제시한다. 주요 연구 결과로 MultiMCW 추정 방법에 C++ 코드의 장점을 적용한 고속화 방법, MultiMMC 추정 방법의 데이터 저장 방식을 재구성하여 메모리 사용량을 현저하게 감소시킴과 동시에 고속화한 방법, LZ78Y 추정 방법에 데이터 저장 방식의 재구성을 통한 고속화 기법 등을 제안한다. 우리의 개선된 방법이 종합적으로 적용된 C++ 코드는 NIST에서 제공한 기존의 Python 코드와 비교할 때, 속도는 14 배 빠르고 메모리 사용량은 1/13로 감소하는 효과를 보인다.
고등어는 국내에서 가장 많이 소비되는 어종 중 하나로 최근 기후변화, 해양 생태계 악화, 과잉 어획 등으로 인해 자원 고갈에 대한 우려가 커지고 있다. 본 연구에서는 이러한 고등어의 최적어획량, 자원량, 어획노력량 등을 최대 엔트로피 기법을 이용하여 추정하는 것을 목적으로 한다. 또한 부트스트래핑을 이용하여 최대 엔트로피 추정치의 통계적 유의성을 확인하고자 하였다. 분석 결과 고등어 자원량은 1990년대 중반 최대로 증가하였다가 2000년대 이후 점차 감소하는 것으로 나타났다. 또한 자원량 대비 어획량을 비교하면 1990년대 이전에는 28.5%, 1990년대 약 43.1%, 2000년 이후 36.3%로 추정되었다. 이는 1990년대 남획에 가까운 어획으로 고등어 자원량이 감소하였다가 정부의 수산 자원 관리 정책으로 인해 차츰 자원이 회복되었음을 의미한다. 그럼에도 불구하고 본고가 추정한 사회적 최적 자원량이나 최대지속가능어획량과 비교하면 현재 자원 스톡은 이 두 기준치를 달성하지 못해 현재보다 더 강화된 어획량 관리제도가 필요함이 확인된다.
이 논문은 임의중단 표본을 이용하여 entropy에 대한 두 개의 버클리-제임스(Buckley-James)형 추정량을 제안한다. 제안된 추정량의 소표본 특징을 조사하기 위하여 컴퓨터 모의실험을 실시하였다. 이 때 사용된 분포는 증가위험률, 상수위험률, 감소위험율을 갖는 분포를 가정하였고, 실제의 자료를 이용하여 분석하는 예를 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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