• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.18 no.3
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• pp.713-727
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• 2005

The advantage of an internet survey is the speed with which data can be accumulated from respondents. And this method is more economical, provides more accurate information, and has greater scope in subject coverage. Since there is used multi-media, the design of questionnaires is even more important in order to achieve high data quality.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.344-344
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• 2012

추계학적 강우모의발생기법은 수문학적 분석에 널리 이용되는 방법으로서 장기간의 강우입력 자료를 이용할 수 없는 경우 과거의 관측 자료를 반복하여 이용하기 보다는 과거 관측치의 통계학적 특성을 지니고 있는 합성강우량 시계열자료를 모의하여 설계 강우량 산정 및 강우-유출모형을 이용한 장기해석 등과 같은 수문학적 해석을 위한 입력 자료를 확충하기 위해 이용된다. 그러나 최근 기후변화로 인해 수문학적 설계 강우량 산정 시 가장 중요한 강우발생 특성과 극한치의 특성이 변화하고 있기 때문에 전통적인 추계학적 강우발생기법을 이용하여 강우 시계열자료를 확충하는 것은 한계가 있을 것으로 추정되고 있다. 이에 본 논문에서는 최근 유럽 등에서 도시배수체계의 설계를 위해 널리 이용되고 있는 Bartlett-Lewis rectangular pulse 모형을 이용하여 시간단위 강수량자료를 확충하고 모의된 강우량시계열자료와 실측 강우량자료를 통계학적으로 비교하였다. 또한, 극한치 분석을 통해 변화하는 기후상황에서 적합한지를 평가하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.18 no.1
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• pp.137-146
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• 2005

Neural network is one of the most notable technique. It usually provides more powerful forecasting models than the traditional time series techniques. Employing the Ensemble technique in forecasting model, one should provide a initial distribution. Usually the uniform distribution is assumed so that the initialization is noninformative. However, it would be expected a sequential informative initialization based on data rather than the uniform initialization gives further reduction in forecasting error. In this note, a modified Ensemble algorithm using sequential initial probability is developed. The sequential distribution is designed to have much weight on the recent data.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.8-8
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• 2018

전통적인 빈도해석은 정상성 가정을 기초로 단일 확률분포를 강우 및 홍수량 자료에 적용하는 과정을 통해 확률수문량을 추정하는 것을 목적으로 하고 있다. 그러나 전지구적인 기상학적 변동성 및 기후변화로 기인하는 극치수문량의 발생 빈도 및 양적 크기의 변화는 확률통계학적 관점에서 서로 다른 분포특성을 가지게 된다. 대표적인 기상변동성인 엘니뇨가 발생하는 경우 지역에 따라 홍수 및 가뭄이 발생 발생하게 되며, 이러한 극치수문량은 일반적으로 나타나는 홍수 및 가뭄의 분포특성과는 상이한 경우가 많다. 즉, 2개 이상의 확률분포 특성이 혼재된 혼합분포의 특성을 가지는 경우가 나타내게 되며 이를 고려한 빈도해석 기법의 개발 및 적용이 필요하다. 혼합분포를 활용한 빈도해석에서 가장 중요한 사항 중에 하나는 개별 분포에 적용되는 가중치를 추정하는 것으로서 통계학적 관점에서 자료의 특성에 근거하여 내재되어 있는 은닉상태(latent process)를 추정하는 과정과 유사하다. 이와 더불어 앞서 언급된 기상학적 변동성을 빈도해석에 반영하기 위한 비정상성 해석기법의 개발 및 적용도 필요하다. 본 연구에서는 혼합분포를 활용한 비정상성빈도해석모형을 개발하는데 목적이 있으며 개별매개변수의 동적거동 뿐만 아니라 가중치에 대한 시간적인 종속성도 고려할 수 있는 모형으로 동적모형으로 다양한 실험적 해석이 가능하다. 본 연구에서는 개발된 모형을 기반으로 엘니뇨와 같은 기상변동성에 따른 강우 및 홍수빈도해석 측면에서 은닉상태에 변화, 이로 인한 확률분포의 특성 및 설계수문량의 동적변동성을 평가하고자 한다.

• Journal of Technology Innovation
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• v.3 no.1
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• pp.185-212
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• 1995

전통적인 산업조직이론에서 널리 사용되는 시장구조-행동-성과 분석 도구 (The SCP Paradigm)는 시장성과가 가격정책, 기술개발투자(R&D), 광고투자, 생산설비 변경 등 시장행동의 함수라는 암묵적 가정에 근거한다. 최근 시장행동 중에서 기업의 관심이 크게 높아진 R&D 및 광고투자가 시장성과에 미치는 영향이 크게 부각되었으며, 시장성과를 구성하는 주요요인으로 주목받고 있다. R&D 및 광고 투자의 성격과 행태, 그리고 시장성과에 미치는 영향이 상호 유사함에도 불구하고 두 가지 변수를 동시에 다룬 연구는 매우 드물다. 몇 안 되는 연구들도 기업의 행태를 실증적으로 설명하는데 치중함으로써 이론적 근거를 소홀히 하는 경향을 보이고 있다. 즉, 논리의 전개상 이론적인 근거를 바탕으로 수리모형이 먼저 제시된 후에야 이를 검증하는 방법으로 통계모형을 사용하는 것이 옳을 것이다. 이 논문은 기존의 SCP 분석방법을 사용하여 기업이 한정된 재원을 어떤 원칙아래 R&D 및 광고에 분산 투자하는 가를 설명하기 위해 수리모형을 설정한 후, 정태와 동학, 확실성과 불확실성, 단발성과 균등투자전략의 개념을 도입하여 다양한 분석을 시도하였다. 또 R&D 및 광고투자 함수를 이론적 근거에 의해 도입하되, 각 모형에 균형이 존재하는가를 검증하였다. 수리모형을 이용해 분석한 결과 (1) 기업의 투자는 R&D 및 광고투자간에 한계원리(Marginal Principle)가 지켜지도록 분배할 때에 효율적임이 판명되었고, (2) 동학모형이 정학모형을 포함하는 일반모형의 성격을 가지고 있었으며, (3) 투자는 확실성이 높을수록, 분산시킬수록 투자효과가 큰 것으로 나타났다. 한국을 대상으로 한 실증적 모형추정은 앞의 수리모형 및 그 결과에 근거를 두었으며, 한국기업에 적절한 R&D 및 광고투자함수를 추정한 뒤 이를 이용해 업종, 기업규모, 상품유형별로 적합한 모델(Fixed Effects Model)을 결정하고, 각각에 해당하는 통계모형을 구축하였다. 이 결과 (1) 업종 및 기업규모별로 그룹간에 유의한 특성이 발견되었으며, (2) R&D 및 광고투자는 기업의 시장성과를 설명하는 중요한 변수이나, (3) R&D 투자의 경우는 광고에 비해 불확실성이 존재하는 것으로 나타났고, (4) 수리모형에서 도출된 한계원리가 통계모형에서도 유효한 것으로 드러났다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.35 no.2
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• pp.311-325
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• 2022

For count responses, the situation of excess zeros often occurs in various research fields. Zero-inflated model is a common choice for modeling such count data. Bayesian inference for the zero-inflated model has long been recognized as a hard problem because the form of conditional posterior distribution is not in closed form. Recently, however, Pillow and Scott (2012) and Polson et al. (2013) proposed a Pólya-Gamma data-augmentation strategy for logistic and negative binomial models, facilitating Bayesian inference for the zero-inflated model. We apply Bayesian zero-inflated negative binomial regression model to longitudinal pharmaceutical data which have been previously analyzed by Min and Agresti (2005). To facilitate posterior sampling for longitudinal zero-inflated model, we use the Pólya-Gamma data-augmentation strategy.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.24 no.6
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• pp.1055-1076
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• 2011

This paper reviews the definition of highly variable drug(HVD), the present regulatory recommendations and the approaches proposed in the literature to deal with the bioequivalence issues of HVD. The concept and the statistical approach of scaled average bioequivalence(SABE) is introduced and discussed with the current regulatory methods. The recommendations for SABE approach are proposed and the further study topics related to HVDs are also presented.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.9 no.2
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• pp.145-159
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• 1996

We propose an adaptive searching method using some spatial relations among sample points to estimate the interesting area in the spatial population. The fundamental idea is to observe the neighboring sample points when a sample point is satified with some condition of an adaptive searching observation. For obseving the sample points with this method to estimate the area the sample size is decreased. From this result, we may expect to reduce the cost and time consuming in observation the sample points and to draw the shape of the interesting area without prior information of an spatial population. Some analytical simulation results are also presented.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.16 no.1
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• pp.45-53
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• 2003

One of decision tree method is regression trees which are used to predict a continuous response. The general splitting criteria in tree growing are based on a compromise in the impurity between the left and the right child node. By picking or the more interesting subsets and ignoring the other, the proposed new splitting criteria in this paper do not split based on a compromise of child nodes anymore. The tree structure by the new criteria might be unbalanced but plausible. It can find a interesting subset as early as possible and express it by a simple clause. As a result, it is very interpretable by sacrificing a little bit of accuracy.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.17 no.1
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• pp.105-117
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• 2004

In this paper, a new method is developed for estimating the mean of a population which has a linear trend. This method involves drawing a sample by the modified systematic sampling, and then estimating the population mean with an adjusted estimator, not with the sample mean itself. We use the method of least squares in determining the adjusted estimator. The proposed method is shown to be more and more efficient as the linear trend becomes stronger. It turns out to be relatively efficient as compared with the conventional methods if $\sigma$$^2$the variance of the random error term in the infinite superpopulation model, is not very large.