• 한국응용곤충학회지
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• 제40권3호
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• pp.197-202
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• 2001

제주지역의 온주밀감 과수원에서 귤응애(Panonychus citri (McGregor)) 밀도에 대해 잎당 응애수를 2년에 걸쳐 조사하였다. 이항표본조사법은 잎당 귤응애의 밀도와(m)와 귤응애가 T마리보다 많이 존재하는 잎의 비율($P_{T}$)과의 관례를 기본으로 하며, T는 경험적 이항분포모형 [$ln(m)-{\alpha}+{\beta}ln(-ln(1-P_{T}))$]에서의 tally threshold로서 본 연구에서는 1, 3, 5, 7을 사용하였다. 표본단위 수의 증가는 T와 관계없이 이항분포 모형의 정확도에 영향이 거의 없었던 반면에 T는 값이 증가함에 따라 표본수를 증가시켜도 정확도가 낮아졌다. 이항분포모형의 정확도는 T=1일 때 가장 높았으며, 최적의 tally threshold인 것으로 나타났다. 또한, 이항표본조사의 유효성을 조사하기 위하여 독립된 표본을 추출, 조사하였으며, 그 결과 온주밀감원에서 귤응애 밀도추정에는 T=1인 경우가 적합한 것으로 판단되었다. 또한, 귤응애 밀도를 분류하기 위한 이항표본조사과정을 개발하여 action threshold가 귤응애 밀도가 잎당 2마리일 때의 이항표본조사 프로그램을 작성하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.658-672
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• 2020

본 연구의 목적은 예비교원의 도움 네트워크에 관한 통계모형을 경험적으로 비교하는 것이다. 특히 이항 및 가중 ERGM 결과를 토대로 공통점과 차이점을 파악하는 것이다. 연구문제는 첫째, 예비교원의 이항 및 가중 도움 네트워크 선택요인간의 공통점은 무엇인가? 둘째, 예비교원의 이항 및 가중 도움 네트워크 선택요인간의 차이점은 무엇인가? 이다. 이를 위해 예비교원(N=42)의 도움 및 친구 네트워크와 행복감, 그리고 개인특성을 측정하였다. 분석결과 첫째, 예비교원의 이항 및 가중 도움 네트워크 선택요인간의 공통점은 관계 의존성(호혜성, 전이성), 유사성(전공, 성별), 활동성(유아교육전공, 부정정서), 대중성(유아교육전공), 다중성(친구네트워크) 효과로 나타났다. 둘째, 예비교원의 이항 및 가중 도움 네트워크 선택요인간의 차이점은 활동성(체육교육전공), 대중성(학점, 부정정서) 효과로 나타났다. 이러한 연구결과를 토대로 시사점을 제시하였다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제21권4호
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• pp.981-998
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• 2012

이 논문에서는 영산강 하구 방문객을 대상으로 하여 자연휴양지의 수요함수를 추정하여 방문 편익을 도출하기 위해 카운트 자료 모형(count data model)을 적용하였다. 여행지 방문객 자료의 속성을 고려할 때, 포와송 모형의 경우 평균과 분산이 동일하다는 제약적 가정에 의한 과도분산(overdispersion) 속성의 왜곡과 더불어 자료의 1에서 절단 속성을 고려하지 않는 경우의 왜곡이 문제가 된다. 실증 분석 결과에 따르면 방문객 자료의 속성은 반영하는 절단 음이항(truncated negative binomial) 모형이 고려한 모형 중에서 최적이고, 그 모형에 의해 도출된 영산강 하구 1회 방문 편익(즉, 소비자 잉여)는 전라권 거주자들의 경우 89,350원이며, 비전라권 거주자의 경우는 432,526원으로 전라권 거주자의 4.8배 수준이었다. 또한 과도분산의 속성을 반영하지 못하는 포와송 모형으로부터 추정된 영산강 하구의 방문 편익(소비자 잉여)은 과소평가되며, 절단의 속성을 고려하지 못하는 경우의 모형으로부터 추정된 영산강 하구의 방문 편익은 과대평가되는 경향도 확인할 수 있었다. 그러므로 단일 휴양지 방문객에 대한 자료로부터 여행수요 함수 및 방문 편익을 추정하기 위해서는 절단 음이항 회귀모형이 적용되어야 한다.

• 응용통계연구
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• 제24권5호
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• pp.951-961
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• 2011

본 논문에서는 제로팽창 음이항(ZINB) 회귀모형에서 회귀계수에 대한 추론방법으로 마코프체인몬테카를로(MC MC) 기법을 이용한 베이지안 추론방법을 제안하였다. 본 연구에서 고려한 ZINB 회귀모형은 반응변수의 평균뿐만 아니라 제로팽창확률에 대한 회귀모형을 고려한 것으로서 Jang, et al.(2010)의 연구를 확장한 것이다. 아울러 실제사례에 본 연구에서 제안한 베이지안 추론방법을 적용하고 과대산포를 허용하지 않는 제로팽창 포아송(ZIP) 회귀모형과 적합결과를 DIC를 이용하여 비교하였다. 실제 사례분석 결과 ZINB 회귀모형의 DIC가 ZIP모형보다 작게 나타나 ZINB 회귀모형이 ZIP 회귀모형보다 잘 적합되었음을 알 수 있었다.

• 대한교통학회지
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• 제24권3호
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• pp.189-195
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• 2006

지난 수십년간 자동차의 배출오염물질은 대도시 대기오염의 주요 원인이 되고 있다. 이 같은 배출가스를 줄이기 위한 정책의 일환으로 배출가스 검사제도가 실시되고 있으나, 이 검사결과에 대한 배출가스 과다차량의 요인분석에 관한 연구는 미비한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 자동차 배출가스 규제가 엄격한 미국 캘리포니아주의 2002년 10월의 자동차 배출가스 검사결과 자료를 이용하여 자동차 배출가스 검사결과에 대한 이항로짓모형을 개발하고, 이를 통해 자동차의 과다배출가스에 영향을 미치는 주요 요인을 분석하였다. 모형추정결과, 차령. 주행거리, 엔진크기, 자동차 제조업체, 배기가스제어장치 장착여부, 검사방식 등이 배기가스 과다배출에 영향을 미치는 것으로 분석되었다.

• 대한교통학회지
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• 제26권4호
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• pp.29-40
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• 2008

우리나라는 건설교통부에서 규정하는 지침에 의거하여 도로를 설계하는데 안전한 도로의 건설을 위해서는 사고와 연관된 기하구조요인의 정확한 이해와 분석을 통해 도로의 설계자가 도로 설계과정에 반영하도록 하고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 고속도로 인터체인지에서 발생하는 교통사고를 실제로 수집이 가능한 도로기하구조 및 교통여건에 관한 자료만을 이용하여 신뢰성있게 분석할 수 있는 모형으로 정립하는데 있다. 본 연구에서는 고속도로상의 총 129개 트럼펫인터체인지와 35개 클로버인터체인지 상에서 연결로 형식별로 발생한 교통사고를 이용하여 다양한 교통사고요인들의 관계를 분석하기 위해 교통사고발생분포를 통계학적 방법을 통하여 분석한 바, 음이항분포가 가장 적합한 것으로 확인되었다. 따라서 트럼펫인터체인지의 연결로 형식별, 그리고 클로버인터체인지의 연결로 형식별로 교통사고를 분석할 수 있는 음이항회귀모형을 개발하였다. 본 모형은 고속도로를 계획 및 설계하는 초기단계에서 인터체인지의 유형과 인터체인지 연결로의 유형을 결정하는데 활용할 목적으로 개발되었으며, 본 모형의 적합성을 판단하는 여러 가지 통계학적 값들과 모형을 통해 예측한 값들, 그리고 실제로 현장에서 관측한 값들의 차이를 분석한 바 본 논문에서 구축한 모형이 이론적 및 실용적 측면에서 적합하게 구축되었음을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제9권1호
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• pp.111-124
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• 1996

본 논문은 비음의 정수값을 가지는 시계열 모형중 시계열의 상관관계가 연속형 AR(1) 모형과 비슷한 행태를 가지는 INAR(1)(Integer Valued Autogressive of order 1) 모형을 고려하고 있다. 주변분포가 음이항분포를 따르는 INAR(1) 모형에 포함된 모수의 다양한 추정량을 도출하고, 이 추정량들의 점근분포를 유도하였다. 또한, 추정량들의 비교를 위하여 모의실험을 실시한 결과 본 논문에서 제시한 통계량이 Klimko and Nelson(1978)이 제시한 통계량보다 우수하다는 것을 볼 수 있다. 응용으로써 M/M/ 대기행렬과정에서의 모수를 추정하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제19권3호
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• pp.433-450
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• 2012

연구자가 같은 작업을 반복적으로 수행할 때, 작업 효율성은 연구에 관련된 지식, 경험, 기술이 축적되면서 향상된다. 결과를 얻기 위해 연구에 투자하는 시간은 같은 작업을 반복함으로써 줄일 수 있다. 이러한 현상을 학습곡선 효과(learning curve effect)라고 일컫는다. 학습곡선(learning curves)은 학습의 변화를 시각적으로 나타낸 것으로 이전의 학습곡선 연구에서는 시간을 일정한 구간으로 나누어 구간별 작업에 대한 숙련도의 평균 차이 여부를 확인하였다. 이러한 방법은 구간을 어떻게 나눌 것인가 하는 기준이 존재하지 않으며, 더욱이 이항 반응 자료로 모형을 적합하기 어려운 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 이산형 확률변수 중 이항 반응 자료(베르누이자료)에 대한 학습곡선의 통계적 모형에 초점을 맞추고자 한다. 누적확률분포의 특성을 이용하여 모수를 추정하기 위해서 뉴튼-랩슨 방법(Newton-Raphson method)을 사용하였고, 이 연구에서 제안한 모형의 점근적 분포를 구하였다.

• 응용통계연구
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• 제30권5호
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• pp.681-690
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• 2017

파산감지, 스팸메일 감지, 불량품 감지 등 일상생활에서 불균형적인 이항 분류 문제를 다양하게 접할 수 있다. 반응변수의 클래스의 비율이 상당히 불균형한 경우 이항 분류 모형의 예측 성능이 좋지 않다는 점은 이미 잘 알려진 사실이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 그 동안 오버 샘플링, 언더 샘플링, SMOTE와 같은 여러 샘플링 기법이 개발되어 왔다. 본 연구에서는 분류 모형으로 많이 사용되는 기계학습모형으로 로지스틱 회귀모형, Lasso, 랜덤포레스트, 부스팅, 서포트 벡터 머신을 위의 샘플링 기법들과 결합하여 사용했을 때의 예측 성능을 살펴보았다. 실질적인 예측 성능의 개선 여부를 확인하기 위해 네 개의 실제 자료를 분석하였다. 이와 더불어, 샘플링 방법이 사용될 때 주의해야 할 점에 대해서 강조하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권2호
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• pp.387-397
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• 2015

본 연구에서는 청년인턴 DB와 고용보험 DB를 사용하여 중소기업 청년인턴의 이직횟수에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 이직횟수는 음수가 아닌 정수 값만 가지는 계수 데이터 (count data)이므로 일반적인 선형회귀모형을 적용하는 것은 문제가 있다. 따라서 계수 데이터에 적합한 회귀모형으로 포아송 회귀모형, 영과잉 포아송 회귀모형, 음이항 회귀모형, 영과잉 음이항 회귀모형 등 4개의 회귀모형을 적용하였다. 분석결과 최적모형으로 영과잉 음이항 회귀모형이 선택되었다. 주요 분석결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 통제집단 (비인턴집단)에 비해서 처리집단 (인턴집단)이 통계적으로 유의하게 이직경험이 낮게 나타났다. 둘째, 연령이 작을수록 통계적으로 유의하게 이직경험이 낮게 나타났다. 셋째, 여자에 비해서 남자가 유의하게 이직횟수가 높게 나타났다. 마지막으로 기업규모가 클수록 이직횟수가 유의하게 감소하는 것으로 나타났다.