• 제목/요약/키워드: 정규모형

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제2종 중단모형에서 FRACTIONAL BAYES FACTOR를 이용한 신뢰수명 모형들에 대한 베이지안 모형선택 (Bayesian Model Selection of Lifetime Models using Fractional Bayes Factor with Type ?$\pm$ Censored Data)

  • 강상길;김달호;이우동
    • 응용통계연구
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    • 제13권2호
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    • pp.427-436
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    • 2000
  • 이 논문에서는 신뢰수명자료의 분석에 많이 사용되는 지수분포, 와이블분포, 로그정규분포에 대해, 현재의 자료가 어느 분포에 가장 적합한가를 알아보기 위한 베이자안 모형 선택방법을 제안한다. 일반적으로, 모수에 대한 사전분포가 부적절 분포인 경우, 베이즈 요인(Bayes factor)은 미지의 상수를 포함한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 O’Hagan(1995)에 의해 제안된 fractional Bayes factor를 이용하여 자료를 가장 적합시키는 모형을 찾는다. 특히, 제2종 중도절단자료가 주어진 경우. 이 자료를 이용한 베이지안 모형선택에 대한 연구는 거의 이루어진 바가 없다. 실제 자료와 인위적인 자료를 이용하여 로그정규분포, 지수분포, 와이블모형중 어느 모형에 가장 잘 적합한지를 검정하는 예를 보인다.

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이분산 상황 하에서 정규혼합모형 기반 군집분석의 변수선택 (Variable Selection in Normal Mixture Model Based Clustering under Heteroscedasticity)

  • 김승구
    • 응용통계연구
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    • 제24권6호
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    • pp.1213-1224
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    • 2011
  • 관측치의 개수보다 변량의 개수가 더 많은 다변수 상황에서 정규혼합모형을 이용하여 군집분석을 하기 위해서는 비정보적인 변수들을 제거하는 과정이 필수적으로 요구된다. 이와 같은 변수선택과 군집의 동시 처리를 위한 기존 연구의 대부분은 군집별 등분산 가정 하에서 이루어져 왔으며, 비정보적인 변수를 제거하기 위해 주로 벌점화 우도 기법이 이용되었다. 본 연구에서는 약간 변형된 정규혼합모형을 기반으로 비현실적인 등분산 가정을 탈피하면서 효율적으로 비정보적인 변수를 제거하는 새로운 방법을 제공한다. 이 모형에 대한 타당성을 설명하였고, 모수 추정을 위한 EM 알고리즘을 유도하였다. 그리고 모의실험 및 실자료 실험을 통해 제안된 방법의 유효성을 보였다.

로지스틱 회귀모형에서 이변량 정규분포에 근거한 로그-밀도비 (Log-density Ratio with Two Predictors in a Logistic Regression Model)

  • 강명욱;윤재은
    • 응용통계연구
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    • 제26권1호
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    • pp.141-149
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    • 2013
  • 로지스틱회귀모형에서 두 설명변수의 조건부 분포가 모두 이변량 정규분포라고 할 수 있다면 설명변수들의 함수로 표현되는 로그-밀도비를 통해 모형에 포함시켜야하는 항을 알 수 있다. 두개의 이변량 정규분포에서 분산-공분산행렬이 같은 경우에는 이차항과 교차항 없이 일차항만으로 충분하다. 상관계수가 모두 0이면 교차항은 설명변수의 분산과 관계없이 필요하지 않다. 또한 로지스틱회귀모형에서 로그-밀도비를 통해 이차항과 교차항이 필요하지 않게 되는 다른 조건들도 알아본다.

정규직과 비정규직의 임금격차 : 노동조합과 기업규모의 영향을 중심으로 (Wage Differentials between Standard and Non-standard Workers: Assessing the Effects of Labor Unions and Firm Size)

  • 이인재;김태기
    • 노동경제논집
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    • 제32권3호
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    • pp.1-26
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    • 2009
  • 본고는 한국노동패널조사 1~10차년도 자료를 이용하여 정규직과 비정규직의 임금격차를 분석한다. 근로자 개인의 관찰되지 않은 이질성을 통제한 고정효과모형(fixed effect model)의 추정 결과에 의하면 정규직과 비정규직의 임금격차는 단순 횡단면 분석에서 나타난 임금격차의 약 50% 수준이다. 노동조합이 임금격차를 축소하거나 비정규직의 임금수준을 향상시킨다는 실증적 증거는 발견되지 않으며, 기업규모는 고용형태보다 임금수준에 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타난다.

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준 분포형 수문모형에서의 MODIS NDVI/LAI 자료의 적용 및 평가 (Application and Evaluation of MODIS NDVI/LAI Data in Semi-Distributed Hydrological Model)

  • 김병식;김경탁;박정술;함창학
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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    • pp.1797-1801
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    • 2006
  • 수문모형은 많은 물리적, 식생적, 기후적, 인위적 요소들의 결과로 기인하는 수문학적 특성을 나타내는 유역의 복잡한 시스템을 현실적으로 표현하는 도구로써 인식되어 왔다. 공간적으로 분포된 수문모형들은 1960년대 처음으로 개발되었으며, 수문학과 수자원관리 분야에서 원격탐사데이터와 지리정보시스템의 그 역할은 급속도록 증가하였다. 비록 원격탐사자료가 수문학분야에 실제 적용된 경우는 매우 적지만, 그 효용성은 크다고 할 수 있다. 수문 모델링과 모니터링분야에서 원격탐사 자료를 이용함에 있어 가장 큰 장점 중의 하나는 시공간적인 정보를 지속적으로 생산할 수 있게 되었다는 점이다. 이와 같은 능력은 성공적인 모형의 분석과 예측, 검증을 위한 작업에 필수적이다. 본 연구는 준 분포형 수문학적 모형인 SLURP 모형을 경안천 유역을 대상으로 적용하였으며, MODIS 위성영상을 이용하여 제작한 엽면적지수(LAI), 정규식생지수(NDVI)를 수문모형의 입력자료로 활용하여 경안 수위표 지점에서 일 유출량 모의를 실시하였다. 또한, 각각의 원격탐사 자료가 모의된 증발산량의 민감도에 어떤 영향을 미치는 가를 분석하였다.

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편스플라인 추정량의 편의에 대한 점근 정규성 (Asymptotics Normality for Bias fo Partial Spline Estimator)

  • 추인선;최재룡
    • 응용통계연구
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    • 제13권2호
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    • pp.371-381
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    • 2000
  • 비모수 회귀모형에 있어서 평활스플라인에 대하여 언급하고, 그 간단한 성질을 다룬다. 선형회귀나 다항식회귀에서는 적합하기 나쁜 데이터가 많이 존재한다. 설명변수가 여러 개인 경우에 준모수 회귀모형은 하나 혹은 그 이상의 변수에 대해서는 비모수 함수를 다른 변수에 대하서는 선형함수를 적합시켜 그들의 가법성을 가정한 것이다. 준모수 회귀모형에 있어서 선형부분의 회귀계수의 추정량에 편의가 발생하고, 여기서는 그 편의에 대한 점근 정규성을 다룬다

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분할 역회귀모형에서 차원결정을 위한 점근검정법 (Asymptotic Test for Dimensionality in Sliced Inverse Regression)

  • 박종선;곽재근
    • 응용통계연구
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    • 제18권2호
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    • pp.381-393
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    • 2005
  • 회귀모형에서 필요한 설명변수들의 선형결합들을 탐색하기 위한 방법 중의 하나로 분할역회귀모형을 들 수 있다. 이러한 분할역회귀모형에서 모형에 필요한 설명변수들의 선형결합의 수, 즉 차원을 결정하기 위한 여러 가지의 검정법들이 소개 되었으나 설명변수들의 정규성 가정을 필요로 하거나 다른 제약이 있다. 본 논문에서는 주성분분석에 대한 확률모형을 이 용하여 정규성가정을 필요로하지 않으며 분할의 수에 로버스트한 검정법을 소개하고 모의실험과 실제자료에 대한 적용결과를 통하여 기존의 검정법과 비교하였다.

비정규 근로와 정규 근로의 임금격차에 관한 연구 - 패널자료를 사용한 분석 - (Wage Differentials between Non-regular and Regular Works - A Panel Data Approach -)

  • 남재량
    • 노동경제논집
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    • 제30권2호
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    • pp.1-31
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    • 2007
  • 본 연구는, 비정규 근로에 대한 차별처우의 문제를 실증적으로 분석하여, 고용형태에 따른 임금격차에 대한 객관적 사실들을 제시함으로써, 비정규 근로에 대한 논의를 보다 생산적이게 하는 데에 기여하고자 한다. 비정규 근로의 임금수준은 2005년에 정규 근로의 63%에 불과하여 37%의 임금격차가 존재한다. 그러나 이는 근로시간, 인적자본의 양, 직무의 성격, 그리고 개인의 능력 등을 전혀 고려하지 않은 것이다. 근로시간만 추가로 감안하더라도 임금격차는 29%로 감소한다. 근로자들의 인적특성, 인적자본, 사업체 규모, 노동조합 등 분석에 전통적으로 사용되는 변수들 대부분을 통제하면 임금격차는 2.7%로 급감한다. 직무까지 추가로 통제할 경우, 임금격차는 다시 2.2%로 줄어든다. 이 가운데 생산성에 의한 임금격차가, Oaxaca 방법으로 분해하면, 91%를 차지한다. 이는 차별처우의 최대치가 정규 근로 시간당 임금의 0.2%에 불과함을 의미한다. 나아가 개개인의 능력을 비롯한 미관측 이질성까지도 추가로 통제하기 위해 패널자료를 구축하고 고정효과 모형을 사용하여 추정 할 경우, 비정규 근로의 시간당 임금은 정규 근로의 경우와 의미 있는 차이를 보이지 않거나 오히려 다소 높게 나타난다. 이러한 결과는 경제이론으로 쉽게 설명된다. 다른 상황이 동일하다면 근로자들은 고용이 보다 불안한 비정규 근로로 노동을 공급할 경우 이에 대한 보상으로 보다 높은 임금을 받으려 할 것이다. 기업들은 추가로 고용유연성을 확보할 경우 보다 높은 임금을 지급할 용의가 있다. 따라서 비정규 근로가 정규 근로에 비해 보다 불안한 고용과 보다 높은 임금을 가지는 균형이 성립될 수 있다. 이상의 결과는 비정규 근로 문제를 차별처우의 차원에서 접근하는 시각에 매우 회의적이며, 비정규 근로에 대한 논의의 방향을 수정할 것을 함축하고 있다.

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정규 혼합분포를 이용한 준지도 학습 (Semi-Supervised Learning by Gaussian Mixtures)

  • 최병정;채윤석;최우영;박창이;구자용
    • 응용통계연구
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    • 제21권5호
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    • pp.825-833
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    • 2008
  • 혼합모형을 이용한 판별분석은 다중 분류문제를 해결하는데 유용한 방법으로서 준지도 학습으로 확장될 수 있다. 본 논문에서는 정규 혼합분포를 이용한 준지도 학습 방법에서 혼합 모형의 하위 구성요소 개수 선택 기준을 연구하고자 한다. 하위 구성요소 선택 기준으로서 베이지안 정보량을 사용하였고 모의실험을 통해 이 방법의 유용성을 규명하였다.

표본 선택 모형을 이용한 국내 여성 임금 데이터 분석 (Korean women wage analysis using selection models)

  • 정미량;김미정
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제28권5호
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    • pp.1077-1085
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    • 2017
  • 본 연구에서는 한국노동연구원의 "2015년 한국노동패널조사 (KLIPS)" 자료를 활용하여 국내 여성의 임금 결정요인을 분석하기 한다. 일반적으로 임금 자료는 랜덤 추출이 불가능하기 때문에 분석하기가 쉽지 않다. 표본 선택 편의 (sampling bias)가 있는 자료를 분석하는 방법으로 Heckman 표본 선택 모형이 가장 널리 알려져 있다. Heckman은 크게 두 가지 모형을 제안했는데, 그 중 하나는 최대 우도 방법을 이용하는 것이고, 다른 하나는 2단계 표본 선택 모형이다. 이 중 Heckman 2단계 표본 선택 모형은 주된 결과 모형 (outcome model)과 경제 활동 여부를 결정짓는 선택 모형 (selection model)을 포함한 모형으로써, 이 모형이 최대 우도 방법을 이용한 모형에 비해 이변수 오차의 정규분포 가정에 덜 민감하다고 알려져 있다. 그럼에도 불구하고 이변수 오차에 대한 정규 분포 가정은 꽤 강한 가정이라고 볼 수 있는데, 최근에 이 모형의 단점을 보완하는 모형으로 Marchenko와 Genton (2012)의Heckman 표본 선택 t 모형이 제시되었다. Heckman 2단계 모형과 Heckman 표본 선택 t 모형을 이용하여 국내 여성의 임금 결정 요인을 분석하고 비교하도록 한다.