Communications for Statistical Applications and Methods
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제4권2호
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pp.533-540
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1997
일반화 감마분포(generalized gamma distribution)에서 지표모수(index parameter)에 대한 추론은 생존시간(lifetime)과 관련한 모형의 선택문제에서 매우 중요하다. 이에 대한 정확한(exact) 추론법은 알려져 있지 않다. 본 연구에서는 이에 대한 점근적(asymptotic) 검정법으로 소표본에서도 우도비 검정에 비해 효율이 뛰어난 Bartlett 검정을 제안하고, 이의 요율적 수행을 위한 대체 모형으로 부터의 누율계산(cumulant computation) 법을 제시하였다. 또한 실제자료에 대해 본 논문에서 제시한 누율계산과정을 이용하여 Bartlett 검정을 실시한 결과 기존의 우도비 검정과는 상당히 큰 차이가 남을 확인하였다. 따라서 모형의 선택 등의 문제에서 제안된 방법은 소표본의 경우에 더욱 효율적이라 할 수 있다.
본 논문에서는 일반화우도비검정(generalized likelihood ratio test: GLRT)에 있는 모르는 파라미터(표적의 크기, 클러터의 파라미터)를 최대우도추정(maximum likelihood estimation: MLE) 방법 또는 Newton-Raphson method를 통해 추정하는 방법에 대해서 제안하였다. 클러터 환경에서 표적을 탐지할 경우, 실제 환경과 유사하게 클러터의 수식적인 모델을 세우는 것이 중요하다. 이러한 서로 상관된 클러터 모델은 SIRV(Spherically Invariant Random Vector)를 이용하여 생성할 수 있다. 생성된 클러터 모델에 대한 일반화우도비검정 식을 세우고, 추정된 파라미터에 대한 일반화우도비검정의 탐지확률을 모의실험을 통해 확인하였다.
본 연구에서는 핵확산 감시와 관련된 이상점 탐지를 위한 일반화 우도비 검정 방법이 개발되었다. 고전적인 이상점 탐지방법들이 연속형 변수만을 고려한 반면, 본 연구에서 제안된 방법은 연속형 변수, 이산형 변수, 혹은 이산형과 연속형이 혼합된 변수들에 모두 적용될 수 있다. 더우기 대부분의 고전적인 방법들에 있어서 주로 이용된 정규분포 가정을 필요로 하지 않는다. 본 연구에서 제안된 방법은 일반화 우도비에 붓스트랩 방법을 적용하여 구성되었다. 모의 실험을 통하여 검정력을 고찰함으로써 제안된 검정방법의 성능을 연구하였다.
본 연구에서는 제로절단된 이변량 일반화 포아송 분포에서 두 반응변수간 산포모수의 효과에 대하여 연구하였다. 모의실험 결과 두 반응변수가 서로 다른 산포를 갖는 경우 이를 무시하는 이변량 포아송 분포나 이변량 음이항 분포에 의한 모형적합은 효율성이 떨어지는 것으로 나타났다. 아울러 본 연구에서는 이와 같은 상이한 산포의 존재유무에 대한 가설검정에서 스코어 검정을 유도하고 우도비 검정과 효율성을 비교하였다.
랜덤표본에 관한 이원분할표의 독립성검정에는 통상 피어슨의 카이제곱적합도검정과 우도비검정을 사용한다. 그러나 랜덤표본이 아닌 집락자료에 관한 분할표의 경우에는 이들 검정법은 잘못된 결과를 나타낸다. 이러한 경우에는 공변량의 고정효과 외에 집락에 따른 변량효과를 함께 포함하는 일반화선형혼합모형을 고려함으로써 집락간의 이질성과 집락내의 종속성을 반영할 수 있다. 본 연구에서는 집락자료의 분할표에 대한 일반화선형혼합모형을 소개하고 실례를 통하여 이들 모형의 적합에 대해 논의한다.
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.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권5호
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pp.745-751
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2009
생물학적 동등성 시험에서 피험자로부터 얻어진 생체 이용률 자료들 중 하나 혹은 일부가 다른 자료에 비해 크게 차이가 나는 자료를 이상치라 정의한다. 이러한 이상치의 존재는 소수의 피험자로 이루어지는 생물학적 동등성 시험의 결과에 큰 영향을 주는 것으로 알려져 있다. 생물학적 생동성 시험에서 이상치를 판별하는 통계적 방법 중 우도거리 혹은 추정량거리를 비교하는 통계적 검정이 많이 활용되고 있는데 본 연구논문에서는 이러한 통계적 방법을 보다 일반화하여 이상치를 판단하는데 보다 효율적인 검정 방법을 제안한다. 제안된 방법은 예제를 통해 자세하게 논의된다.
원자력발전소에서 센서의 주기적 교정은 안전운전을 위해 꼭 필요하다. 그러나 실제 드리프트가 발생하여 교정을 요하는 센서는 약 2% 미만이다. 또한, 센서의 작동 상태를 매 핵연료 주기마다 수행하는 것은 고장 혹은 드리프트가 발생한 센서를 최대 18개월까지 감지하지 못한 채 운전할 위험이 있다. 원전의 안전운전 및 불필요한 교정을 줄이기 위해 센서의 상시 교정 감시가 필요하다. 이를 위해 주성분 분석과 Support Vector Regression(SVR)을 이용한 PCSVR 알고리즘을 개발하였고, 고리원전 3호기의 출력증발 데이터를 이용하여 검증하였다. 주성분분석은 선형변환을 통한 입력공간의 축소 및 노이즈 제거 효과를 나타내며, AASVR은 해석학적 및 기계학적 모델로 모델링하기 힘든 복잡계를 쉽게 나타낼 수 있는 장점이 있다. SVR의 세가지 파라미터는 반응표면분석법에 의해 최적화하였다. 센서의 고장탐지를 위해 모델 출력의 잔차를 슈하르트 관리도, EWMA, CUSUM 및 일반화우도비검정(GLRT)을 통해 그 결과를 비교하였다. 미세한 드리프트에 대해 CUSUM과 GLRT가 우수한 결과를 보였다. 개발된 알고리즘은 수출형 원전 APR1000 설계시 적용가능 할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 비정규 충격성 잡음 환경에서 협력 무선인지 네트워크를 위한 순서 기반 스펙트럼 센싱 기법을 제안한다. 구체적으로는 잡음을 이변수 등방형 대칭 알파 안정 (bivariate isotropic symmetric ${\alpha}$-stable) 분포를 따르는 것으로 모형화하고, 그에 알맞은 관측 샘플의 순서와 일반화된 우도비 검정 기반 협력 스펙트럼 센싱 기법을 제안한다. 모의실험을 통해 비정규 잡음 환경에서 제안한 기법이 기존의 기법에 비해 더 좋은 스펙트럼 센싱성능을 가짐을 보인다.
기상변화로 인한 해일고의 장기간 변동성을 파악하기 위해 여수와 통영 조위관측소의 30년 이상의 해수면자료를 이용하여 해일고를 추출하고 연간 최대해일고의 변동경향 및 상위해일고의 기본특성 고찰과 연간최대해일고의 통계적 평가를 수행하였다. 선형회귀에 의한 연간 최대해일고의 증가율은 여수와 통영에서 각각 약 34.5 cm/34 yr와 33.6 cm/31 yr로 동해안 속초와 묵호에 비해 상대적으로 매우 높게 나타났다. 두 지역에서 최대해일고는 각각 71%와 68%가 태풍 시기에 관측되었으며, 해일고가 높을수록 태풍에 의한 영향이 컸던 것으로 나타났다. 최대 해일고에 대한 통계적 분석은 시간 경향을 고려한 일반화 극치분포를 이용하여 이뤄졌다. 또한 검블 분포도 고려하였는데, 어떤 분포가 더 적합한지를 결정하기 위하여 우도비 검정을 실시하였다. 미래에 대한 통계적 예측방법을 위하여 리턴레벨과 90% 신뢰구간을 제시하였다. 기후변화에 따른 해일고의 변동 특성에 대한 지속적인 분석 및 예측을 통해 강화된 태풍에 의한 해일피해를 경감할 필요가 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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