• 응용통계연구
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• 제13권2호
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• pp.237-245
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• 2000

이 논문에서는 2단계 계획 하에서의 사례-대조 자료를 로지스틱 회귀 모형에 적합시키고 WESML방법으로 모수를 추정하며 추정량의 점근분포를 찾는다. 또한 WESML,방법과 CML 방법으로 얻은 모수의 추정량과 표준오차를 실제 자료를 이용하여 비교한다.

• 응용통계연구
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• 제9권1호
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• pp.53-73
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• 1996

일정형 및 계단형 가속수명시험의 시험설계에 대한 일반적인 모형과 최적설계에 대한 최근의 연구결과를 소개하고, 수명분포가 와이블인 경우에 대하여 두가지 시험방법에 대한 최적설계를 점근분산의 행태, 설계변수의 효과, 최적시험조건에서 시험종결 시점까지의 기대고장개수 및 기대시험종결시간, 점근분산의 상대적효율과 설계변수의 사전추정치에 대한 둔감성의 측면에서 비교, 분석하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.114-120
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• 1992

이 논문에서는 MUSIC null-spectrum의 점근 분포를 유도하여, 이로부터 MUSIC null-spectrum의 정확한 점근 분산을 얻었다. 또한 이 결과에서 정규표준편차의 표현식을 얻어, 정규표준편차가 수신기와 신호원수를 따라 바뀜을 보였다.

• 응용통계연구
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• 제11권2호
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• pp.351-362
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• 1998

공학의 응용분야인 신뢰수명론에서 와이블분포는 매우 중요한 역할을 해왔다. 그러나 와이블분포는 분포자체가 가지고 있는 형상모수의 영향으로 인하여 적합도 청정에 있어서 어려움의 대상이 되어 왔다. 이 논문은 쿨백-레이블러 정보 (Kullback-Leibler Information)을 이용한, 와이블 분포의 모수들에 영향을 받지 않은 검정 통계량을 제시함으로 위의 문제점을 해결하고, 제시된 검정 통계량에 대한 점근적 성질들과 결정력을 분석하였다. 제시된 검정 통계량은 기존의 결정 통계량들보다 검정력 비교에 있어서 더 우수한 검정력들을 보였고, 또한 실제 자료에 의한 적합도 검정의 예제를 보였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제13권4호
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• pp.151-161
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• 1993

본 연구에서는 기존의 대수(對數)형태인 대수(對數)-Gumbel 확률분포함수를 변환하여 새로운 형태의 대수(對數)-Gumbel 확률분포함수를 정립하였다. 이 분포함수를 이용하여 모멘트법, 최우도법, 확률가중모멘트법(Probability weighted moments)에 기초한 매개변수 추정과정을 유도하였으며, 또한 재현기간별 신뢰한계를 구하기 위하여 각각의 매개변수 추정법에 대한 점근분산식(漸近分散式)을 유도하였다. 아울러 유도된 식들을 실제 자료에 적용하였다.

• 응용통계연구
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• 제8권1호
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• pp.89-104
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• 1995

사용현장에서의 고장데이터는 미리 정해진 보증기간동안 고장이 발생한 제품으로부터 얻어지는 고장시간, 고장원인, 설명변수값과 보증기간동안 고장나지 않는 제품 중 일정비율을 추적조사하여 얻은 설명변수 값들로 구성된다. 사용현장에서 얻어지는 이와 같은 데이터를 이용하여 제품수명분포의 모수가 설명변수와 대수선형관계일 때, 수명분포의 모수에 대한 의사(pseudo) 최우추정량을 구하고 그 점근성질을 규명하였으며, 고장원인별 제품수명이 와이블분포를 따를 때의 의사최우추정량과 점근분산을 구하였다. 제품의 보증기간이 달력시간이고 제품의 고장이 운영시간에 의존하는 경우와 제품의 보증이 달력시간과 운영시간의 혼합인 경우의 분석방법도 제시하였다. 또한 모의 실험을 통하여 추적조사비율에 따른 효과를 알아보았다.

• 응용통계연구
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• 제29권1호
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• pp.61-73
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• 2016

본 논문에서는 다변량 시계열 모형 진단을 위해 잔차의 자기상관성 유무를 확인하기 위한 와일드 붓스트랩(wild bootstrap) Ljung-Box(LB) 검정통계량을 연구하였다. 일반적으로 LB 검정은 오차가 서로 독립이며 동일한 분포를 따른다는 IID 가정 하에 유도되는 점근적 카이제곱 분포를 이용한다. 한편 금융시계열 자료는 분산에 조건부 이분산성이 존재하기 때문에 오차의 IID 가정을 만족시키지 못하며 이에 따라 점근적 분포를 이용한 LB 검정은 제1종의 오류를 만족시키지 못하게 된다. 이를 극복하기 위해 와일드 붓스트랩을 이용한 LB 검정법을 제안하고 그 성질을 연구하고자 한다. 벡터자기회귀 모형과 벡터오차수정 모형 등의 다양한 다변량 시계열 모형을 이용하여 모의실험을 실시하는 한편, 코스피 200지수와 지수선물 자료를 이용한 실증분석을 통해 와일드 붓스트랩을 이용한 LB 검정법이 조건부 이분산성의 부정적인 영향을 효과적으로 제거할 수 있음을 입증하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제43권4호
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• pp.337-351
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• 2010

극치사상을 예측하기 위한 기존의 빈도분석 결과의 이용에 대한 많은 문제점들이 부각되고 있다. 특히, 통계적 모형을 이용하기 위해서 흔히 사용되는 점근적 모형 (asymptotic model)의 합리적인 검토 없는 외삽 (extrapolation)은 산정된 확률 값을 과대 또는 과소평가하는 문제를 일으켜, 예측결과에 대한 불확실성을 과다하게 산정함으로써 불확실성에 대한 신뢰도를 감소시키는 문제가 있다. 그러므로 본 연구에서는 국내에서 극치강우사상을 포함한 강우자료의 빈도분석에 대한 연구사례를 제공하고 점근적 모형을 사용하는 경우 발생되는 불확실성을 감소시키기 위한 방법론을 제시하였다. 이를 위하여 본 연구에서는 극치강우사상의 빈도분석을 수행하는 데 있어서 최근 들어 여러 분야에서 다양하게 적용되고 있는 Bayesian MCMC (Markov Chain Monte Carlo) 방법을 사용하였으며, 그 결과를 최우추정방법 (Maximum likelihood estimation method)과 비교하였다. 특히 강우사상의 점 빈도분석에 흔히 이용되는 확률밀도함수로 GEV (Generalized Extreme Value) 분포와 Gumbel 분포를 모두 고려하여 두 분포의 결과를 비교하였으며, 이 과정에서 각각의 산정결과 및 불확실성은 근사식을 이용한 최우추정방법과 Bayesian 방법을 이용하여 각각 비교 및 분석되었다.

• 응용통계연구
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• 제6권2호
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• pp.341-353
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• 1993

여러 개의 종으로 구성된 모집단에서 일정 크기의 표본을 추출하였을 경우, 다음차례에 뽑힐 종이 새로운 종이 될 조건부확률의 추정량으로서 가장 널리 사용되어 온 것은 Good(1953)이 경험적 베이지안 접근법을 사용하여 제안한 비모수추정량이다. Clayton과 Frees(1987)는 Good의 추정량에 대한 대안으로서 비모수최우추정량을 제안하고, 시뮬레이션을 통해 모집단이 비교적 불균일할 경우 자신들이 제안한 추정량이 Good의 추정량보다 평균제곱오차가 작음을 보여 주었고, Lee(1989)는 모집단이 균등분포에 비교적 가깝지 않은 절단기하분포를 따를 때 이를 점근적으로 규명하였다. 그러나 비모수최우추정량은 상당한 편의를 지니고 있는데, 본 연구에서는 이 편의의 일부를 보정한 새로운 추정량이 대부분의 모집단분포 형태에 있어 비모수최우추정량보다 평균제곱오차가 작으며, 모집단이 균일분포에 아주 가까운 경우를 제외하고는 Good의 추정량보다도 평균제곱오차가 작음을 점근적으로 규명하고, 이를 소표본 시뮬레이션을 통하여 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제6권2호
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• pp.401-408
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• 1993

본 논문에서는 회귀직선 기울기의 순서성에 대한 비모수적 검정법을 제안하였다. 자료의 정보를 최대한 활용하는 Potthoff 형태의 검정통계량을 붓스트랩 분산추정량으로 표준화하여 점근 분포무관 검정을 한다. 또한 제안된 검정법의 특성과 효율을 대표본과 소표본에서 비교연구하였다.