• 제목/요약/키워드: 오차모수

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지수혼합 시계열 모형의 추정 (Estimation for the Exponential ARMA Model)

  • Won Kyung Kim;In Kyu Kim
    • 응용통계연구
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    • 제7권2호
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    • pp.239-248
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    • 1994
  • 지수혼합 시계열 모형인 EARMA(1,1) 모형이 율-워커 추정법과 조건최소제곱 추정법으로 추정되었다. 율-워커 추정량은 이동평균모수가 포함된 ERAMA(1,1) 모형인 경우 유일하지 못하므로 가역 조건을 만족하는 추정량이 유일한 추정량으로 얻어졌고, 조건최소제곱 추정량은 근사추정량이 얻어졌다. 모의 실험을 통하여 근사조건제곱 추정량은 율-워커 추정량보다 평균제곱오차면에서 훨씬 좋은 추정량으로 나타났다.

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변화시점이 있는 영과잉-포아송모형 (Zero-Inflated Poisson Model with a Change-point)

  • 김경무
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제9권1호
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    • pp.1-9
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    • 1998
  • 영과잉-포아송모형에서 변화시점이 있는 경우, 우도비 검정통계량을 이용하여 변화 시점의 유 무에 대한 가설을 검정하였다. 또한 적률 및 최우추정법을 이용하여 변화 시점과 몇가지 흥미있는 모수들을 추정하여 보았다. 이들 추정량을 비교하기 위하여 경험적인 평균제곱오차를 이용하였다. 변화시점이 있는 영과잉-포아송 모형과 변화시점이 없는 포아송 모형의 실례를 자료를 중심으로 설명하였다.

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자기회귀누적이동평균모형과 신경망모형을 이용한 시계열예측의 비교 (A Comparison of Autoregressive Integrated Moving Average and Artificial Neural Network for Time Series Prediction)

  • 윤여창
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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    • pp.1516-1519
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    • 2011
  • 예측에 필요한 중요한 자료에는 비선형 자료와 시계열과 같은 선형 자료 등이 있다. 이들 자료는 그 함축적인 관계가 매우 복잡하여 전통적인 통계분석 도구로 식별하는데 어려움이 많다. 신경망 분석은 비모수적 문제나 비선형 곡선 적합능력의 우수성 때문에 현실세계에서의 고유한 복잡성을 다루는 많은 경제 응용 분야에서 널리 이용되고 있다. 신경망은 또한 경제 시계열자료의 예측분야에서도 여러 연구에서 훌륭한 도구로서 적용되고 있다. 전통적으로 우리나라에서 시계열자료의 예측은 선형 자료적 분석을 중심으로 하는 분석도구인 자기회귀누적이동평균(ARIMA)모형을 이용한 시계열분석이 일반적이다. 이 연구에서는 신경망과 ARIMA 모형을 이용하여 한국의 주가변동 자료 및 자동차등록 현황 자료등과 같은 시계열자료를 이용한 예측결과를 비교한다. 연구의 결과는 신경망을 이용한 예측 방법들이 ARIMA 예측 결과보다 통계적으로 작은 오차를 주는 보다 효율적인 방법임을 보여주고 있다.

한국주식시장에서 범위변동성의 기간별 예측력에 관한 연구 (Forecasting Power of Range Volatility According to Different Estimating Period)

  • 박종해
    • 경영과정보연구
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    • 제30권2호
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    • pp.237-255
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    • 2011
  • 변동성을 측정하는 데에는 주로 종가기반(close-to-close)의 수익률 자료를 이용하여 이루어지고 있지만, 일중 변동폭을 나타내는 가격범위에 관한 정보인 고가와 저가를 포함한 범위변동성에 대한 연구가 최근 활발해지고 있다. 본 연구는 범위 변동성에 대한 개념이 생긴 이후 최근 확장되고 있는 다양한 연구주제와 더불어 범위변동성을 실무적으로 활용하기 위한 것으로 범위변동성 예측에 있어 적절한 예측기간을 제시하는 것을 목적으로 하고 있다. 범위변동성은 Parkinson(1980; PK), Garman and Klass(1980; GK) Rogers and Satchell(1991; RS), Yang and Zhang(2008; YZ)이 제시한 추정치를 이용하였으며, AR(1), MA(1)모형을 이용하여 예측된 변동성과 실현변동성간의 예측오차를 비교하는데 이때 예측기간을 시변하여 산출함으로써 예측력을 비교분석하였다. 2000.5.22~2009.9.18(총 2,307일간)의 KOSPI200지수를 대상으로 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, PK, GK, RS, YZ 변동성 중 KOSPI200의 변동성을 가장 잘 예측하는 변동성은 PK변동성 또는 RS변동성으로 보인다. 두 변동성의 예측력 우위는 분석기간에 따라 미세한 차이를 보이는데 금융위기를 포함하는 경우 PK변동성이 우수하며, 포함하지 않는 경우는 RS변동성이 우수한 것으로 나타났다. 둘째, 금융위기를 포함하지 않는 경우 대부분의 경우 예측오차가 크게 줄어드는 것으로 나타나 금융위기처럼 변동성이 크게 나타나는 경우에는 범위변동성을 이용한 변동성예측력이 상당히 떨어질 수 있음을 확인하였다. 셋째, 범위변동성을 이용하여 변동성을 예측하는 경우 AR(1), MA(1)모형의 모수추정기간을 길게 하는 경우 예측오차의 평균은 감소하는 경향이 확인되었다. 특징적인 점은 60일 또는 90일로 기간을 늘일 경우에 예측오차가 급격하게 감소하는 경향을 보이는 것인데, 각각의 변동성과 예측모형에 따라 다소의 차이가 나타난다. 그리고, 예측오차의 편차는 90일 이후 큰 변화를 보이지 않고 있는 것으로 보인다. 따라서, 범위변동성을 이용하여 범위변동성을 예측할 경우 90거래일 이상의 가격 정보를 이용하여 예측을 하는 것이 예측오차를 줄여 예측력을 높일 수 있을 것으로 판단된다.

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교통사고 추정방법 비교 연구: 경험적 베이즈 추정치 vs. 관측교통사고건수 (Comparative Study on the Estimation Methods of Traffic Crashes: Empirical Bayes Estimate vs. Observed Crash)

  • 신강원
    • 대한토목학회논문집
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    • 제30권5D호
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    • pp.453-459
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    • 2010
  • 교통안전연구에서 한 지점 (또는 구간)의 기대교통사고건수를 신뢰성 높게 추정하는 것은 매우 중요하다. 기대교통사고건수를 추정하기 위해 현재 국내에서는 주로 관측교통사고건수를 사용하고 있으나 국외에서는 포아송-감마 혼합모형에 기반한 경험적 베이즈 추정치를 활용하고 있는 추세이다. 그간 많은 연구들이 경험적 베이즈 추정치를 이용해 기대교통사고건수 추정 및 교통안전개선사업의 평가를 시도 하였으나 전술한 2가지 추정방법의 추정오차를 비교연구한 문헌은 없는 실정인 바 본 연구는 2가지 추정방법의 추정오차를 모의실험을 통해 비교 분석하여 제시하였다. 모의 발생된 총 3,000,000개 지점의 교통사고 자료를 분석한 결과 기대교통사고건수를 경험적 베이즈 추정방법을 이용해 추정했을 경우 그 추정오차는 관측교통 사고건수만을 이용했을 때 발생하는 추정오차에 비해 항상 작은 것으로 나타나 국내의 교통안전연구 가이드라인에 경험적 베이지안 추정방법의 도입이 필요할 것으로 판단된다. 그러나 사전분포의 불확실성이 높아질수록 두 가지 추정방법의 추정오차의 차이는 감소하는 것으로 나타나, 기대교통사고건수 추정 시 추정된 음이항 모형에 대한 종합적인 검증을 수행한 후 신뢰성 있는 초모수의 추정치를 이용해 경험적 베이지안 방법을 적용하는 것이 바람직하다고 판단된다.

무선 애드혹 네트워크에서의 간섭 제어 수신 기법 (Interference Aware Receiver Filtering for Wireless Ad Hoc Networks)

  • 신성필;이병주;박선호;심병효
    • 전자공학회논문지
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    • 제50권3호
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    • pp.9-15
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    • 2013
  • 근래 애드혹 네트워크에서 송신 노드가 하나의 안테나만을 가지고 있을 지라도 다수의 수신 안테나로 선형적인 네트워크 throughput에 근접한 값을 얻을 수 있음이 보여졌다. 본 논문에서는 수신 노드에서 채널 상태 정보 (channel state information at reciever, CSIR)가 주어지지 않았을 때, 비모수 기반 선형 평균 제곱오차 (MMSE) 수신기를 사용하여 안테나 수에 비례하는 선형 이득을 얻는 수신 기법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 간섭과 노이즈의 공분산에 관심 있는 채널 정보를 포함하여 전송률의 손실 없이 최적의 MMSE 전송 용량에 근접한 결과를 얻는다. 네트워크 전송 용량에 대한 분석과 모의실험을 통해 제안하는 비모수 기반의 선형 MMSE 수신 기법이 기존의 알고리즘들보다 우수한 성능을 가질 수 있음을 확인할 수 있다.

Random Parameter를 이용한 지방부 무신호교차로 교통사고 예측모형개발 (A Development of Traffic Accident Prediction Model at Rural Unsignalized Intersections Using Random Parameter)

  • 이규훈;오주택;박정순
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제16권4호
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    • pp.64-75
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    • 2017
  • 기존의 고정모수를 이용한 가산모형은 관측되지 않은 이질성을 고려할 수 없으며, 계수값의 표준오차가 과소추정됨에 따라 과도한 t-값이 도출되어 모형의 신뢰성이 감소하게 된다. 또한 무신호교차로의 경우 자료 수집의 어려움과 정확한 분석과정의 통계적 한계로 신호교차로에 비해 연구가 미비한 실정이다. 본 연구에서는 Random Parameter를 이용한 가산모형을 구축하여 교통사고에 영향을 미치는 요인들을 분석하고자 하였으며, 지방부 무신호교차로를 대상으로 하여 기존 연구들과의 차별성을 두고자 하였다. 분석 결과, 총 7개의 변수가 유의한 변수로 나타났고, 이 중 2개의 변수(횡단보도 유무, 제한 속도)가 확률적 변수로 나타났다.

다변량 확률분포함수의 추정을 위한 MKDE-ebd 개발 (Development of MKDE-ebd for Estimation of Multivariate Probabilistic Distribution Functions)

  • 강영진;노유정;임오강
    • 한국전산구조공학회논문집
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    • 제32권1호
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    • pp.55-63
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    • 2019
  • 공학문제에서 많은 확률 변수들은 상관성을 가지고 있고, 입력변수의 상관성은 기계시스템의 통계적 성능 분석 결과에 큰 영향을 미친다. 하지만, 상관 변수들은 결합분포함수를 모델링하기 어렵다는 이유로 종종 독립변수로 취급되거나 특정한 모수적 모델로 표현되는 경우가 많으며, 특히 데이터가 적은 경우 결합분포함수를 정확히 모델링하는데 더 큰 어려움이 있다. 본 연구에서 개발된 경계데이터를 이용한 다변량 커널밀도추정은 비선형성을 갖는 다양한 형태의 다변량 확률 분포 추정을 위해 개발되었다. 다변량 커널밀도추정은 주어진 데이터와 균등분포함수의 파라미터의 신뢰구간으로부터 생성된 경계데이터를 결합하여 데이터의 질과 수에 덜 민감하다. 따라서 제안된 방법은 보수적인 통계모델링과 신뢰성 해석 결과를 도출할 수 있으며, 통계시뮬레이션과 공학예제를 통해 그 성능을 검증하였다.

기후변화에 따른 국내 키위 품종 '해금'의 개화시기 변동과 전망에 대한 불확실성: 전남 키위 주산지역을 중심으로 (Preliminary Result of Uncertainty on Variation of Flowering Date of Kiwifruit: Case Study of Kiwifruit Growing Area of Jeonlanam-do)

  • 김광형;정여민;조윤섭;정유란
    • 한국농림기상학회지
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    • 제18권1호
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    • pp.42-54
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    • 2016
  • 최근 국내에서 재배면적이 증가하고 있는 골드키위 해금의 개화시기를 예측할 수 있는 휴면시계모형의 모수를 추정하고 해금 주산지에서 미래 기후변화에 의한 개화시기의 변화와 불확실성을 전망하고자 본 연구를 수행하였다. 해금 개화시기 예측을 위한 휴면시계모형의 모수는 $6.3^{\circ}C$(base temperature, $T_b$), 102.5(chill requirement, $R_c$), 575(heat requirement, $R_h$)로 추정되었다. 2가지 방법으로 추정된 모수를 검증하였는데, 4개 표준기상관측소의 3년 동안(2013-2015)의 기상자료로부터 해금의 개화시기를 예측하고 25개 해금 노지 재배농가에서 수집된 2년 동안(2014-2015)의 관측 개화일과 비교한 결과 5.2일의 추정오차를 보였다. 또한 격자형 기후표면에 의해 계산된 격자형 개화시기 표면으로부터 25개 해금 노지 재배농가가 위치한 격자들의 예상 개화시기를 추출하여 비교한 결과, 3.4일의 추정오차를 보였다. 이 모수를 2021-2040년 동안의 6개 GCMs의 미래 기후변화 시나리오와 결합하여 해금의 미래 개화시기를 예측하였다. 전남 키위 주산지역에서 가장 빠른 개화시기는 4월 21일(111일), 가장 늦은 개화시기는 6월 2일(153일)로 나타났다. 6개 개별 GCM 중에서 RCP 4.5의 CanESM2과 GFDL-ESM2G, RCP 8.5의 HadGEM2-AO에서 20년 후 전남 키위 주산지역에서 해금의 개화시기는 현재보다 2-3일 단축될 뿐 현재와 큰 차이가 발생하지 않는 것으로 전망되었다. 그러나 RCP 4.5와 RCP 8.5의 6개 GCMs의 평균 미래 개화시기에서 현재보다 10일 이상 단축되고 현재와 같은 개화시기는 전북 및 충남 해안지역 등 북쪽으로 약 150km 이상까지 확대될 수 있는 것으로 전망되었다. 본 연구의 예비 결과는 국내 육종 과수의 생장발육 및 개화시기 예측 등을 위한 생물계절 연구와 기후변화에 대한 영향평가 개선에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

월면 디지털 영상 분석을 이용한 대기 광학두께 산출 (Retrieval of Atmospheric Optical Thickness from Digital Images of the Moon)

  • 정명재
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제29권5호
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    • pp.555-568
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    • 2013
  • 이 연구에서는 상용 디지털 카메라를 이용하여 야간에 촬영된 월면 영상을 분석하여 야간의 대기 광학두께와 에어로솔 광학두께를 추정하였다. 기본적으로 랑리회귀법을 이용하였으며 구름이 없고 대기의 광학적 특성이 비교적 안정한 날에 관측을 수행하였다. 카메라의 적색(R), 녹색(G), 청색(B) 채널의 파장별 반응함수를 이용하여 월광관측에 대한 유효 중심파장 및 레일리 광학두께를 추정하였으며, 랑리 회귀법에서 유도된 대기광학두께로부터 레일리 광학두께를 제하여 에어로솔 광학 두께를 산출하였다. 야간에는 독립적인 방법으로 산출된 검증자료나 다른 에어로솔 광학두께 자료가 거의 없으므로 월면 관측이 이루어지기 수 시간 전의 주간에 정밀한 태양분광광도계로 측정된 에어로솔 광학두께 자료와 MODIS 위성센서 관측으로부터 산출된 에어로솔 광학두께 자료를 본 연구에서 월면 관측을 통해 산출된 자료와 비교하였다. 비교 결과 R, G, B 채널에서 대략 0.1정도의 오차 범위에서 월면 영상분석을 통해 에어로솔 광학두께의 추정이 가능함을 알 수 있었다. 단, 대기 중의 에어로솔 입자들의 크기를 나타내는 모수인 앙스트롬지수(${\AA}$ngstr$\ddot{o}$m Exponent)는 파장별 광학두께의 작은 오차에도 큰 오차를 가질 수 있기 때문에 에어로솔 광학두께의 오차에 비해 비교적 큰 오차를 보일 수 있음이 나타났다. 그럼에도 불구하고, 야간의 에어로솔 광학두께 자료가 많지 않은 현실에서 저비용으로 월면 관측을 통하여 에어로솔 광학두께를 산출할 수 있는 가능성을 찾았다는 점에서 본 연구의 의의가 있으며 앞으로 보다 많은 관측과 분석을 통해 보다 향상된 야간 에어로솔 광학두께 추정이 가능할 것으로 보인다.