• 응용통계연구
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• 제10권2호
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• pp.293-308
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• 1997

일변량 분할 역회귀 방법은 일반화 회귀모형에서 효과적인 차원축약방향과 공간을 추정하는 방법이다. 본 논문에서는 두 일반화 회귀모형을 동시에 고려하여 효과적인 차원축약방향과 공간을 추정하는 방법으로 이변량 분할 역회귀를 제안한다. 이러한 이변량 분할 역회귀 방법은 모형식이 선형, 이차형, 삼차형, 비선형 등의 여러 모형식에서 효과적인 차원축약방향을 추정하며, 일변량 분할 역회귀에 비하여 모형에 존재하는 오차에 크게 영향을 받지 않고 효과적인 차원축약방향을 추정한다. 특히 모형식이 대칭의 이차형인 경우에 일변량 분할 역회귀 방법이 효과적인 차원축약방향을 추정하지 못하는 문제를 해결할 수 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권6호
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• pp.1173-1181
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• 2012

특성화고등학교와 일반계고등학교 학생들의 수학교과에 대한 태도를 비교 검토하고, 수학교과의 기초학습능력에 영향을 주는 요인을 파악하여, 특성화고에서 수학교과를 가르치는 교사들에게 효율적으로 수학교과를 교수 학습하는 방안을 마련하는 기초자료를 제공하고자 한다. 고등학생 654명을 대상으로 설문조사를 실시하여 통계분석하였다. 설문지에 대한 타당성과 신뢰성을 검토하고, 그 자료에 대하여 카이제곱검정과 감마값을 통하여 학교급 및 학년과 내 외적 요인들의 관련성을 분석한다. 또한 수학교과 기초학습능력이 학교급과 학년사이에 차이가 있는지 일반화선형모형을 적합해 본다. 그리고 기초학습능력에 영향을 주는 내 외적 요인을 회귀분석의 단계적 변수선택방법을 이용하여 찾아본다.

• 대한교통학회지
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• 제22권7호
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• pp.139-146
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• 2004

도로 설계는 운전자의 기대와 일치되는 방향으로 수행되는 것이 바람직하다. 긴 직선과 곡선반경이 작은 곡선의 연결을 피하는 것이 도로 설계 일관성 관점에서 본 일반화된 설계 원칙이다. 연속된 도로 선형의 일관성을 평가하기 위한 방법으로 주행속도 프로파일 모형이 활용되고 있으며, 이 모형에는 긴 직선-곡선 연결선형에서 운전자의 주행행태 변화에 대한 가설이 포함되어 있다. 본 연구는 기존 주행속도 프로파일 모형에 내재된 운전자 주행행태에 대한 가설과 실제 긴 직선-곡선 연결선형에서 조사된 운전자의 주행행태 결과를 비교하였으며, 신뢰성 있는 주행속도 프로파일 모형의 구축을 위해 요구되는 운전자의 곡선부 진입 및 진출 시 가속도의 변화를 외국의 연구에서 제시한 값과 비교하는 방식으로 분석하였다. 분석결과, 모형에 내재된 긴 직선-곡선 연결선형에서 운전자의 주행행태가 실제 조사된 운전자의 주행행태 변화를 잘 설명해주고 있었다. 곡선 진입시 감속도는 $0.39{\sim}1.06m/s^2$으로 분포하였으며, 평균은 $0.66m/s^2$으로 나타났다. 곡선 진출부 가속도는 평균 $0.22m/s^2$으로 나타났다.

• 응용통계연구
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• 제22권6호
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• pp.1215-1227
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• 2009

보험회사가 보험가입자의 정확한 위험도를 측정하여, 현재 보험료 수준으로 해당 가입자를 보험에 가입하도록 허용하는 것이 보험회사에게 손해인지 여부를 판정하는 보험회사의 활동을 언더라이팅이라 한다. 언더라이팅 시스템을 구축하는 방법으로는 기존 전통적 방법과 통계모형을 활용하는 방법이 있다. 기존의 요율산출방법에 따라 위험집단의 위험도 수준을 정하고, 해당 위험집단에 속한 가입자의 위험도를 기계적으로 계산하는 전통적인 방법은 모형의 이해가 용이하고, 사용이 편리하나 통계적으로 부합된 모형이라고 할 수는 없다. 본 연구에서는 우리나라 자동차보험 분야에서 언더라이팅 기준을 구축하기 위해 통계모형을 활용하는 방법으로 일반화가법모형을 활용하는 방안을 제시하고 분석하였다. 본 연구의 결과는 현재 자동차보험 요율산출에 사용되고 있는 변수들의 유의성을 판단하는 데에도 활용될 수 있을 것이다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2004년도 학술발표논문집
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• pp.265-270
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• 2004

불균형중첩오차구조를 갖는 단순선형회귀모형에서 나타나는 두 분산의 합에 대한 신뢰구간을 구하기 위하여 Ting et al.(1990) 방법과 Graybill and Wang(1980) 방법과 Tsui and Weerahandi(1989)가 제안한 일반화 축량(generalized pivotal quantity)방법을 이용한 두 가지 방법 등 모두 네 가지 신뢰구간을 제안한다. 신뢰구간의 적절성을 판단하기 위하여 여러 가지 불균형 설계에 대하여 SAS/IML로 시뮬레이션을 실행하고 신뢰계수와 신뢰구간의 평균 길이를 비교한다. 불균형중첩오차구조를 갖는 단순선형회귀모형의 두 분산의 합에 대한 네 가지 신뢰구간들이 주샘플링 단위의 변화에 따라 어느 방법이 적절한 신뢰구간을 구축하는지 추천하고, 실제 예제를 적용하여 시뮬레이션의 결과와 일관성이 있는지를 확인한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권4호
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• pp.959-967
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• 2016

자산의 수익에 대한 분포 가정은 파생 상품의 가치 평가에 매우 중요한 역할을 한다. Elberlein과 Keller (1995)는 오랜 기간에 걸친 주식 자료를 바탕으로 혼합 자산의 분포에 대한 다양한 검정을 수행한 결과, 정규성 가정이 만족되지 않음을 확인한 바 있으며, 일반화 쌍곡분포가 보다 현실을 잘 반영하는 모형임을 확인하였다. 또한, Hu와 Kercheval (2007)은 6년간의 S&P500 지수의 분석에서 정규분포는 VaR (value at risk)을 과소 추정하는 반면, 일반화 쌍곡분포는 잘 적합함을 확인하였다. 일반화 쌍곡분포는, Barndorff-Nielsen (1977)이 처음 소개한 분포로, 첨도가 큰 특징을 가지는 금융 자료의 적합에 유용한 분포이다. 본 연구에서는 일반화 쌍곡분포를 모분포로 하는 선형 포트폴리오의 위험측도를 추정한다. 위험측도로는 VaR과 ES (expected shortfall)를 고려하였으며, 추정 방법으로는 안장점근사를 사용하였다. 안장점근사는 소표본에서도 정확한 근사를 제공하는 근사법으로 알려져 있다. 모의실험을 통해 위험측도에 대한 안장점근사의 정도가 매우 우수함을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제13권2호
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• pp.437-445
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• 2000

국내 주가시계열을 분석하기 위해 기존의 비선형시계열모형인 분계점을 가진 자기외귀모형(TAR)과 일반화 이분산자기회귀모형(GARCH)을 비교 분석한 후, 이 두가지 모형을 결합시킨 새로운 모형 TAT-GARCH모형을 제안하였다. 이 모형은 그 자체로도 이론적인 관삼의 대상이 되어 연관된 모수추정 기법을 제시하였고 국내 개별 주가시계열 자료의 분석에 있어서 제안된 모형이 기존의 모형들 보다 상대적으로 더 좋은 예측치를 제공할 수 있음을 특정 9개 회사의 주가분석을 통해 알아보았다.

• 응용통계연구
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• 제21권6호
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• pp.923-932
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• 2008

우리는 자명하지 않은 상관 구조를 갖는 복잡한 다변량 자료에 직면하는 경우가 있다. 예를 들어 군집 구조 자료의 경우 생략된 변수들이 한 개 이상의 관측값에 동시적으로 영향을 줄 수 있기 때문에 결과들 간에 상관 구조를 모형화하는 것은 추정량의 효율성과 정확한 표준오차의 계산 등의 타당한 추론을 위해서 중요하다 관측값들 간에 종속성을 두는 표준 방법으로는 관측 값들이 관찰되지 않은 어떤 변수를 공유한다고 가정하는 것인데, 이러한 가정에 대해 본 연구에서는 다수준 모형을 고려한 상관된 임의효과 모형을 적합시켰다. 추정은 준모수적 접근방법으로 임의계수 분포에 대한 모수적 가정 없이 유한혼합 EM-알고리즘을 통하여 수행되었다.

• 응용통계연구
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• 제34권6호
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• pp.945-956
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• 2021

본 연구에서는 가중주성분분석으로부터 정준대응분석을 유도하는 Legendre와 Legendre (2012)의 알고리즘을 고찰하였다. 그리고, 가중주성분분석에 기반한 Legendre와 Legendre (2012)의 정준대응분석이 가우시안 반응모형에 기초한 Ter Braak (1986)의 정준대응분석과 동일함을 다루었다. 생태학에서 종의 발현 정도를 잘 설명할 수 있는 가우시안 반응곡선에서 도출된 Ter Braak (1986)의 정준대응분석은 종 패킹 모형(species packing model)이라는 기본 가정을 사용한 후 일반화선형모형과 정준상관분석을 결합시키는 방법으로 도출된다. 그런데 Legendre와 Legendre (2012)의 알고리즘은 이러한 가정없이 Benzecri의 대응분석과 상당히 유사한 방법으로 계산되는 특징을 지닌다. 그러므로 가중주성분석에 기초한 정준대응분석을 사용하면, 결과물 활용에 약간의 유연성을 지닐 수 있게 된다. 결론적으로 본 연구에서는 서로 다른 모형에서 출발한 두 방법이 장소점수(site score), 종 점수(species score) 그리고 환경변수와의 상관관계가 서로 동일함을 보인다.

• 응용통계연구
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• 제29권1호
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• pp.157-169
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• 2016

이 논문에서는 비선형 자기회귀 과정을 따르는 오차항을 포함한 회귀모형에서 계수추정법의 비교를 다룬다. 비교를 위해 통상적 최소제곱추정량, 일반화 최소제곱추정량, 모수적 회귀오차 수정법, 비모수적 회귀오차 추정법을 비교하였다. 본 논문에서는 또한 비선형 자기회귀모형의 성질을 전형적인 몇가지 비선형자기회귀 모형을 예를 들어 설명한다. 비교연구의 결과 네 가지 추정량 중에 모든 상황에서 최선인 추정량은 존재하지 않았으나 비모수 회귀오차 수정 방법이 일반적으로 우수한 성능을 보임을 알 수 있다.