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.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제23권1호
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pp.89-98
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2012
이 논문에서는 두 개의 Maxwell분포의 모수들의 동질성을 모수비에 근거하여 검정하는 근사통계량을 제안한다. Maxwell분포의 모수비에 대한 추정량이 복잡하여 정확한 분포를 유도하기는 매우 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위한 하나의 대안으로 표준정규분포로 근사적으로 수렴하는 통계량을 고려해야 한다. 이 논문에서 제안된 통계량은 표준정규분포로 수렴하며, 표본의 수가 작은 경우에도 사용할 수 있다. 특히, 본 논문에서는 부호화 로그 우도비 통계량과 수정된 부호화 로그 우도비 통계량을 개발한다. 일반적으로, 수정된 부호화 로그 우도비 통계량은 로그 우도비 통계량에 비해 표준정규분포로 수렴하는 속도가 매우 빠르다. 부호화 로그 우도비 통계량은 작은 표본으로도 표준정규분포로 매우 빨리 수렴한다. 제안된 통계량들의 성질들을 모의실험을 통하여 알아보고, 제안된 통계량을 예제를 통하여 연구한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제2권1호
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pp.166-175
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1995
내부적 독립성 가설에 대해 전통적인 우도비원리 하에서 나온 검정통계량과 합교원리하에서 나온 검정통계량들에 대한 자료분석적인 측면에서의 대안으로서 기하적 관점에서 유래된 하나의 heuristic 검정통계량이 제안된다. 아울러 기존 검정통계량들의 기하적 의미들도 살펴보았다. 나아가 제안된 검정통계량의 특성 및 점근분포를 유도하였으며, 모의 실험을 통하여 기존 검정통계량들과의 검정력을 비교한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제4권2호
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pp.549-556
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1997
본 논문에서는 Block과 Basu (1974)가 제안한 절대연속이변량지수분포(absolutely continuous bivariate exponential distribution : ACBVED)의 독립성검정에 대한 Score검정과 이 검정의 점근성을 높이기 위하여 Cordeiro와 Ferrari (1991)가 제시한 Bartlett수정항과 유사한 형태의 수정된 Score검정을 유도하였다. 그리고 수정된 Score검정의 점근성의 효과와 주변분포가 동일하다는 가정하에서 Gupta, Mehrotra와 Michalek (1984)가 제안한 우도비검정을 모의실험으로 비교하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제15권4호
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pp.605-614
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2008
종속된 두 개의 일치도를 비교하는 간단한 검정법을 제시하였다. Oh (2008)에 의해 연구된 우도비 검정은 순위 제약하의 검정기법을 사용함으로서 통계량의 계산이나 유의확률을 구하기가 까다롭다. 본 논문에서는 기존의 주변동질성(marginal Homogeneity)에 관한 검정법 즉 Bhapkar 혹은 Stuart-Maxwell 검정을 이용할 수 있는 검정법을 제시하였다. 제시된 검정법을 2008년 세계피겨스케이팅선수권대회의 여자싱글부분의 심판자료를 분석하였다.
본 논문에서는 2$\times$2 분할표의 주변동질성 검정에서 사용될 수 있는 통계량들을 소개하고, 이 통계량들을 비교하였다. 먼저 주변동질성 검정에 민감하게 영향을 주는 모수를 정의한 후에 이 모수들의 효과를 예시하였다. 또한 이 모수들을 이용하여 모의실험을 통해여러 검정법들을 비교해본 결과 McNemar 검정이 다른 검정력보다 더 좋은 성질을 가지고 있음을 보였다.
최근 기후변화와 기상이변으로 예측하지 못한 게릴라성의 국지성호우로 인해서 과거 장마와 같은 피해가 아닌 변화된 강우패턴으로 막대한 피해가 나타나고 있다. 또한, 이러한 게릴라성 호우는 예측 또한 어려운 경향을 나타낸다. 이러한 피해를 방지하기 위해 단기유출 예측을 위해 사용되는 다양한 모형들 가운데 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model)을 사용하였으며, GRM모델은 단기유출해석에 사용되며 국내에서 개발된 물리적 기반 모형이다. 본 연구에서는 한강의 하류인 청미천 유역을 대상으로 강우-유출 분석을 진행하였으며, 환경부의 11개 기상관측소의 자료를 이용한 티센망도 기반의 면적강우량으로 산정하였고 이를 GRM에 적용하였다. 강우자료의 Event 선정기간은 2011년 6월 29일부터 2011년 7월 1일까지 86.83mm 강수가 내린 Event이다. 공간자료는 국토지리정보원의 90M DEM(Digital Elevation Model), 농촌진흥청의 정밀토양도와 토심, 환경부 환경공간서비스의 대분류 토지이용도를 이용하였다. 또한, 검정을 위해서 정형우도인 NSE, 비정형우도인 Log-normal 우도를 이용하여 분석하였으며, 각각의 결과값은 NSE 0.966, Log-normal은 -1214.97의 값을 나타냈다. 추후, 다양한 적합지표를 이용하여 GRM의 강우패턴별, 유역별대표매개수가 산정된다면 홍수방어를 위한 강우-유출 모형으로 매우 유용하게 활용될 것으로 판단된다.
수공구조물의 설계에서는 홍수빈도분석을 통해 산정된 특정 재현기간에서의 확률수문량이 설계기준으로 사용된다. 그러나 최근 기후변화로 인해 이상기후 현상이 심해짐에 따라 수문기상자료의 정상성을 가정하는 기존의 홍수빈도분석은 변화되는 수문현상을 적절히 표현하지 못하는 경우가 많다. 본 연구에서는 확률분포의 모수가 시간에 따라 변화하는 비정상성 빈도분석기법을 적용하였으며 확률분포의 모수들을 최우추정법으로 추정하였다. 또한, 분위수 추정과정에서도 비정상성을 고려하여 정상성 가정에서 산정된 재현기간 및 위험도와 비교분석하였다. 확률분포는 GEV 분포를 사용하여 정상성 및 비정상성 모형 4개를 구축하였다. 특히, 비정상성 모형은 위치모수만 선형 경향성을 가지는 경우, 규모모수만 선형경향성을 가지는 경우, 위치 및 규모모수가 선형경향성을 가지는 경우의 3가지로 구분하여 적용하였다. 구축된 4개의 모형 중 적합모형을 선정하기 위해 우도비 검정과 Akaike 정보기준을 사용하였으며 적합모형선정 절차를 체계적으로 구축하고 적용하여 적합모형을 선정하였다. 본 연구에서 구축된 비정상성 홍수빈도분석 기법은 우리나라의 8개 다목적댐 (충주댐, 소양강댐, 안동댐, 임하댐, 합천댐, 대청댐, 섬진강댐, 주암댐)으로부터 취득된 과거 관측 댐 유입량을 대상으로 하여 적용되었다. 우도비 검정과 Akaike 정보기준을 이용한 적합 모형 선정 결과 합천댐과 섬진강댐이 비정상성 GEV 모형에 적합한 것으로 분석되었고, 나머지 지점의 다목적댐들은 정상성 모형에 적합한 것으로 분석되었다. 합천댐과 섬진강댐의 경우 비정상성 가정에서 산정된 재현기간이 정상성 가정에서 산정된 재현기간보다 매우 작게 산정되었으며 확률수문량과 위험도는 크게 산정되었다. 적합모형으로 정상성 모형이 선정된 6개의 다목적댐 중 소양강댐은 Mann-Kendall 비모수 경향성 검정 결과 유의하지는 않지만 비교적 큰 선형경향성을 가지고 있었다. 비록 비정상성 모형이 적합모형으로 선정되지는 않았지만 소양강댐에 비정상성 모형을 가정하여 재현기간과 확률수문량, 위험도를 분석한 결과 정상성 모형 가정에서 산정한 결과와 상당한 차이가 있었다. 이와 같은 결과는 수문자료의 정상성과 비정상성을 고려한 홍수빈도분석이 향후 수공구조물의 설계에 있어서 신뢰성 있는 확률수문량을 결정하는데 도움이 될 것으로 판단된다.
뉴톤-랩슨 반복법이 최우추정량에 접근하는 비율이 초기값에 따라 가속화함을 보았다. 그러 므로 최우추정량을 구하기 어려운 경우에 통계적 목적 - Bahadur 효율, 콰지(Quasi) 우도비 검정 통계량의 점근분포, Bartlett 정정계수(correction factor)등 - 에 따라 뉴톤-랩슨 반복 의 횟수를 정하여 쓸 수 있다.
기존의 빈도해석에서는 자료의 정상성을 가정하며, 이에 따라 적정모형 선정 시에 $x^2$ 검정이나 PPCC(Probability Plot Correlation Coefficient)검정과 같은 적합도 검정방법을 사용한다. 하지만 자료에서 경향성이 나타나거나 평균, 분산, 매개변수 등이 시간에 따라 변하는 등의 비정상성 현상들이 관측됨에 따라 비정상성 빈도해석에 관한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 비정상성 빈도해석에서는 시간항과 같은 공변량이 포함된 매개변수를 가지는 비정상성 모형을 적용하게 되는데, 시간에 따라 매개변수가 계속 변하므로 매개변수에 따라 검정통계량이 고정되어 있는 기존의 적합도 검정방법의 적용이 어렵다. 따라서 비정상성 빈도해석의 적정 모형 선정에 적용할 수 있는 방법으로 최우도 함수에 기반한 모형 평가 방법인 AIC와 BIC가 추천되고 있으며 자료길이가 충분하지 않은 경우에는 AIC 대신하여 AICc의 사용이 추천되고 있다. 본 연구에서는 극치사상을 나타내는데 적합한 분포형인 GEV분포형의 위치, 규모 매개변수를 시간항으로 나타낸 다양한 비정상성 GEV모형에 대하여 Monte-Carlo 모의실험을 통해 AICc와 BIC의 적용성을 검토하였으며, 비정상성이 관측되는 실측 자료에 적용해보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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