Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제11권2호
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pp.235-245
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2000
두 변수간의 함수관계를 연구하는 회귀분석에서 모수를 추정하기 위하여 가장 널리 사용되는 방법은 최소자승법이다. 그러나 최소자승법은 표본 평균처럼 약간의 이상치에도 민감하게 반응하여 강인성(robustness)을 만족하지 못함으로 새로운 추정량이 필요하다. 본 논문에서는 최소분위추정량과 최소분위추정량에 근거한 일차결합추정량의 점근적 성질을 연구하였다. 또한 최소자승추정량에 대해 제시된 추정량의 점근적 효율성을 구하고 모의실험을 통하여 최소분위추정량의 효율성을 조사하였다.
본 논문에서는, 신뢰성분석에서 고려되는 평균고장률의 추이에 관한 검정법에 대해 연구하였다. 즉, 수명분포가 지수분포를 따르는지 또는 수명분포의 평균고장률이 증가하는지를 검정하는 검정통계량을 제안하였다. 제안된 검정통계량은 순서통계량의 선형 함수의 형태로 이루어져 있고 대표본 뿐만 아니라 소표본에서도 쉽게 적용될 수 있다. 또한 제안된 검정통계량의 점근상대효율을 평가하기 위해, Klefsjo(1983)가 제안한 검정통계량과 비교하여 보았다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권3호
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pp.549-559
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2015
MDPDE는 이상치에 강건한 성질을 가진 추정량으로써 최대우도추정량의 대안으로 많은 연구자들에 의해 연구되어 왔다. MDPDE는 조율모수에 따라 성질이 변하게 되는데, 로버스트성과 점근효율성이 서로 상충하는 현상으로 인해 최적의 조율모수를 선택하는 것은 쉽지 않다. 본 연구에서는 MDPDE의 최적의 조율모수를 선택하는 방법으로 Fujisawa와 Eguchi (2006)가 제시한 방법과 Warwick (2006)이 제시한 방법을 소개하고, 모의실험을 통해 비교분석하였다. 연구 결과 Warwick (2006)의 방법은 특정한 경우 매우 작은 조율모수를 선택하게 될 수도 있다는 사실을 알 수 있었는데, 같은 경우에 Fujisawa와 Eguchi (2006)의 방법은 이러한 현상을 보이지 않았다. 따라서, Fujisawa와 Eguchi (2006)의 방법이 범용적으로 사용하기에 적절하다고 판단된다.
본 논문에서는 이원배치모형에서 처리효과의 순서대립가설을 검정하기 위한 점근분포무관 검정법을 제안하고 제안한 통계량의 점근정규성과 일반화된 Puri의 통계량과의 점근상대효율을 살펴보았다. 또한 소표본에서 Monte Carlo연구를 통하여 제안된 통계량을 기존의 다른 방법들과 비교 연구하였다.
본 연구에서는 홍수지수법의 불확실성을 평가하기 위해 우리나라 강우자료의 지역빈도해석에 적합한 것으로 제안된 generalized logistic 분포형의 quantile에 대한 점근 분산식을 이용하여 성장곡선에 대한 신뢰구간을 산정하였다. 또한 지점 빈도해석과 지역빈도해석에 의한 quantile의 분산을 이용하여 빈도해석의 효율성 지표(efficiency index)를 계산하였다. 우리나라 378개 강우 관측 지점을 바탕으로 구분한 14개 동질 지역에 대해 효율성 지표를 계산한 결과 홍수지수법이 지점빈도 해석보다 불확실성이 더 작은 quantile을 추정하는 것으로 나타났다. 한 지역에 포함되는 지점 개수가 과다하지 않도록 조정하는 것이 지역빈도해석의 효율성 측면에서 나은 것으로 나타났다.
본 논문에서는 신뢰성분석에서 고려되는 NBU class에 관한 새로운 검정법을 제안하였다. 제안된 검정통계량은 순서통계량의 선형함수의 형태로 이루어져있고 대표본 뿐만 아니라 소표본에서도 쉽게 적용될 수 있음을 보였다. 소표본인 경우에는 Monte Carlo 시뮬레이션을 통하여 제안된 검정통계량의 검정력을, 대표본인 경우에는 점근상대효율을 Hollander와 Proschan(1972)의 검정통계량과 비교하여 보았으며 검정통계량의 일치성도 보였다.
정렬 알고리즘 효율성을 분석하는 O 표기법은 자료 크기에 관한 모형을 구축하지 않고 자료 크기가 무한하게 증가될 때의 정렬 비교 횟수의 증가율에 관한 대략적인 정보만을 제공하는 점근적 알고리즘 분석 결과이다 그러므로 제한된 유한개의 자료들만을 정렬하는 응용 면에서도 정렬 알고리즘 효율성 검정이 필요하다. 9,000개 이하의 수치 자료에 삽입 정렬과 퀵 정렬 알고리즘을 적용하여 자료 개수에 따른 정렬 시 필요한 원소 교환 횟수 관계 모형을 구축하였다. 효율성이 O(nlogn)으로 분류되는 퀵 정렬의 경우 추정된 모형은 S=0.9305 $N^{1.1339}$으로, O( $n^2$) 으로 분류되는 퀵 정렬에서는 S=0.12232 $N^{2.013}$으로 추정되었다. 또한 모형의 적합도 검정 결과 정렬 시 자료 개수에 따른 원소 교환 횟수 관계가 추정된 모형들에 의하여 99% 이상이 설명될 수 있으며 적합성을 증명하는 강한 확률적 증거가 발견 되었다. 본 연구 결과들은 정렬 자료 개수가 적은 경우나 새로 개발된 정렬 알고리즘 효율성에 관한 검정의 필요성을 제시한다.
지난 30여년간 급격히 발전해 온 다중결정이론 중 부분집합선택론은 매우 중요한 위치를 차지하고 있다. 특히 여러가지 형태의 부분집합선택절차론 중에서 최초로 소개된 Gupta형 선택절차론은 모든 절차론들의 기본이 되어 오고 있음으로 그 중요성은 널리 인식되고 있다. 더우기 응용부문에 있어서도 가장 많이 사용되고 있는 선택절차론들 중의 하나이기도 하다. 따라서 Gupta형 선책절차론에 대한 일반적인 성질들도 많이 규명되어 왔다. 특히 결정론적 측면에서나 베이스 이론적 측면에서의 최적성 및 점근적 효율성에 있어서는 Gupta와 Hsu(1978), Bj$\phi$rnstad(1980), 그리고 Bickel과 Yahav(1982)가 성질 들을 규명내지는 다른 형의 부분집합선택절차론들과 특정분포에 대해 비교 검토하였다. 또한 수집된 자료가 선택절차론의 근본 가정들을 위반할 경우가 실제로 다반사로 일어난다. 따라서 근본가정이 위배될 경우 선택절차론의 강건력에 대해서도 연구가 부분적으로 진행되었다. Gupta형 선택절차론과 중앙값 선택절차론과의 비교도 Gupta와 Singh(1980)과 Sohn(1985)에 의해 진행되었으며, 특히 스피리지 배치에서 점근적 효율성을 연구하였다. 하지만 부분집합선택절차론이 차지하는 중요성에 비해 그 자체에 대한 여러 측면에 있어서의 성질 및 운용특성에 대한 포괄적이고 일반적인 연구는 미흡한 편이다.
항공기의 레이더 반사 면적을 예측하기 위한 수치해석 방법으로 전파기법(Full-wave method) 또는 점근기법(Asymptotic method)이 주로 이용된다. 전파기법은 점근기법에 비하여 상대적으로 정확한 해석결과를 기대할 수 있으나, 점근기법은 수치적으로 효율성이 높아 레이더 반사 면적 해석 시에는 점근 기법이 보다 널리 활용되고 있다. 그러나 점근기법을 이용하여 레이더 반사 면적을 예측할 때 발생하는 오차는 쉽게 예상하기 어렵다. 본 논문에서는 쐐기-원통형 해석 모델을 구성하고, 가장자리 형상을 변화시키면서 모멘트법과 물리광학기법의 레이더 반사 면적 예측 결과를 비교하여 물리광학기법의 적용 한계를 분석한다. 마지막으로 레이더 반사 면적 예측 시 물리광학기법의 적용 한계에 대한 기준을 제시하고자 한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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