• 응용통계연구
• /
• 제23권6호
• /
• pp.1235-1243
• /
• 2010

다차원 분할표를 구성하는 범주형 변수들의 연관관계를 식별하기 위하여 널리 이용되는 로그선형모형을 위한 절사 LAD(least absolute deviations) 추정방법을 제안하였다. 제안된 방법은 가중 LAD 추정을 반복하여 계산이 수행되므로 분할표 분석을 위해 적용할 수 있는 여러 연관성 모형(association models)에 직접 적용할 수 있다. 또한 붓스트랩을 이용한 최적절사율을 결정하는 방법이 갖는 공분산행렬을 과소추정하는 문제를 해결하기위한 절사율 결정 방법을 제안하였다. 모의실험을 통해 제안된 방법이 붓스트랩 방법에 비하여 항상 우수한 절사율을 보인다는 것을 설명하였으며, 제안된 방법들의 실제 자료분석 결과를 제시하였다.

• 응용통계연구
• /
• 제18권1호
• /
• pp.43-56
• /
• 2005

본 연구에서는 AR(1) 과정을 따르는 시계열 모형에서 가산적 이상치(Additive Out-lier)가 존재하는 경우, 1차 자기상관계수에 대한 로버스트 추정방법으로 Rupport 와 Carroll (1980)에 의해 회귀모형에서 제안된 L-추정법 형태의 절사최소제곱추정 (PE 추정)방법을 제안하였다. 더불어 X축의 이상치에 대한 비중강하(down-weight)의 방법으로 Mallows의 가중함수를 고려한 유계영향 절사최소제곱 (bounded influence PE, BIPE)추정량을 제안하였으며 모의 실험을 통하여 각 추정량의 효율성을 비교하였다. 모의실험 결과, 다양한 자료의 오염률상에서 일반화 LAD추정치를 예비 추정치로 고려한 BIPE(LAD)-추정량의 효율이 좋은 것으로 나타났다.