• 제목/요약/키워드: 최소제곱회귀분석

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업무용빌딩의 전력소비 특성을 고려한 회귀분석이론을 이용한 수용률 기준 설정 (Recommended Practice for Demand Factor using Regression Analysis Theory depending on Power Consumption Characteristics in Commercial Buildings)

  • 김세종;신효섭;김수길;오기봉
    • 한국조명전기설비학회:학술대회논문집
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    • 한국조명전기설비학회 2004년도 학술대회 논문집
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    • pp.217-222
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    • 2004
  • 고도 정보화 사회의 진전으로 전기에너지의 소비는 급격히 증가하고 있다. 특히 업무용 빌딩과 같은 전력다소비 건물에서는 전력의 효율적 이용에 의한 에너지절감은 물론 설계 단계에서의 합리적인 전기설비 설계가 요청되고 있다. 현재 우리나라의 기후 특성과 전력소비 특성을 고려한 합리적인 전기설비 설계를 위한 기초 자료가 매우 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 합리적인 수용률 기준을 설정하기 위하여 사무소용 빌딩의 전력 소비 특성을 조사 분석하였고, 아울러 전기설비설계사무소에서 적용하고 있는 수용률을 조사 분석하였다. 조사된 자료 전체의 특징과 중심적인 경향을 알아내기 위해서 평균값, 중앙값, 표준편차, 최대 값, 최소 값, 회귀모형식, 최소제곱 평균오차 등의 확률 통계적 파라미터들을 수용률 기준 설정을 위한 특징 파라미터로 선택하였다. 그리고, 데이터의 신뢰성을 비교 분석하기 위하여 선형적인 방법과 비선형적인 방법으로 그 경향을 추정하여 곡선으로 나타내었다. 이러한 방법에 의하여 얻어진 분석 자료를 이용하여 적정 변압기 용량 설정을 위하여 데이터베이스화하였고, 변전설비용량의 합리적인 설계를 위하여 수용률 기준 적용시에 필요한 자료로 활용할 수 있으리라 사료된다.

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대형 데이터에서 VIF회귀를 이용한 신속 강건 변수선택법 (Fast robust variable selection using VIF regression in large datasets)

  • 서한손
    • 응용통계연구
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    • 제31권4호
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    • pp.463-473
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    • 2018
  • 연구에서는 선형회귀모형을 가정한 대형 데이터에서의 변수선택 알고리즘을 다룬다. 방법의 속도와 강건성에 주안점을 둔 여러 알고리즘들이 제안되었다. 그 중에서 streamwise 회귀 접근법을 사용한 VIF회귀는 신속하고 정확하게 수행된다. 그러나 VIF회귀는 최소제곱방법에 의해 모형이 추정되므로 이상치에 민감하다. 변수선택방법의 강건성을 높이기 위해 가중 추정치를 사용한 강건측도가 제안되었으며 강건 VIF회귀도 제안되었다. 본 연구에서는 잠재적 이상치를 탐지하여 제거한 후 VIF회귀를 수행하는, 빠르고 강건한 변수선택 방법을 제안한다. 제안된 방법은 모의실험과 데이터 분석 통해 다른 방법들과 비교된다.

열수 탄화 공정을 거친 리그닌 하이드로차(hydrochar)의 탄화 거동 분석과 근적외선 분광법을 이용한 예측 모델 개발 (Analysis of Carbonization Behavior of Hydrochar Produced by Hydrothermal Carbonization of Lignin and Development of a Prediction Model for Carbonization Degree Using Near-Infrared Spectroscopy)

  • HWANG, Un Taek;BAE, Junsoo;LEE, Taekyeong;HWANG, Sung-Yun;KIM, Jong-Chan;PARK, Jinseok;CHOI, In-Gyu;KWAK, Hyo Won;HWANG, Sung-Wook;YEO, Hwanmyeong
    • Journal of the Korean Wood Science and Technology
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    • 제49권3호
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    • pp.213-225
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    • 2021
  • 본 논문에서는 열수 탄화(hydrothermal carbonization)에 의해 제조된 리그닌 하이드로차의 탄화 특성을 조사하였고, 근적외선 분광법과 부분 최소 제곱(partial least squares) 회귀를 이용하여 탄화 거동을 예측하기 위한 모델을 수립하였다. 온도 200℃에서 열수 탄화된 리그닌의 탄소 함량은 무처리 시료 보다 약 3 wt% 높았으며 가열 시간이 증가할수록 탄소 함량도 서서히 증가하는 경향이 나타났다. 열수 탄화는 리그닌을 더욱 탄소 집약적으로 변화시키고 마이크로 파티클을 제거하여 더욱 균질한 특성을 부여하였다. 근적외선 분광법과 부분 최소 제곱 회귀를 이용한 판별 및 예측 모델은 수열 탄화의 적용 여부를 완벽히 구분했으며 높은 정확도로 열수 탄화 리그닌의 탄소 함량을 예측하였다. 본 연구로부터 근적외선 분광법과 결합된 부분 최소 제곱 회귀 모델을 이용하여 열수 탄화에 의해 제조된 리그닌 하이드로차의 탄화 특성을 빠르고 비파괴적으로 예측할 수 있다는 것이 확인되었다.

확률계수 자기회귀 모형의 추정 (Estimation for random coefficient autoregressive model)

  • 김주성;이성덕;조나래;함인숙
    • 응용통계연구
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    • 제29권1호
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    • pp.257-266
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    • 2016
  • 비선형 모형인 확률계수 자기회귀 모형의 모수를 추정하기 위해 전체 데이터를 부표본으로 나누어 확률계수 ${\phi}(t)$가 초기값, ${\phi}(0)$를 갖는 특별한 경우를 제안하고 추정하였다. 모의 실험으로 부표본으로 나누어 확률계수 자기회귀 모형을 추정하는 더 바람직함을 확인하였다. 실증분석에서는 한국 Mumps 자료를 선형 모형인 자기회귀 모형과 확률 계수 자기회귀 모형에 각각 적합시켜 모수를 추정하고, PRESS 값을 비교하여 확률계수 자기회귀 모형의 예측이 더 우수함을 보였다.

PM10 농도변화에 따른 미세먼지 테마주 주가변동 빅데이터 분석 (Bigdata Analysis of Fine Dust Theme Stock Price Volatility According to PM10 Concentration Change)

  • 김무정;임규건
    • 서비스연구
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    • 제10권1호
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    • pp.55-67
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    • 2020
  • 미세먼지 문제는 최근 우리나라 국민의 최대 관심사로 부상되었고 정부 및 지방자치단체에서도 상당한 노력을 기울이고 있다. 그간 미세먼지와 관련하여 다수의 학술적 연구가 진행되어왔지만 경제 분야의 연구는 상대적으로 미흡하였다. 본 연구에서는 미세먼지가 개별 주식에 어떠한 영향을 끼치는지에 대하여 빅데이터 분석을 통해 알아보고자 한다. 2013년부터 2017년까지 총 5개년을 대상으로 PM10농도 미세먼지 데이터와 미세먼지 테마주 데이터와의 관계를 분석하였다. 연구방법으로는 일반화최소제곱법을 사용한 선형회귀모형을 사용하여 회귀분석을 실시하였다. 연구 결과 미세먼지 농도가 전일에 비해서 증가했을 때 미세먼지 테마주의 주가가 상승하는 것으로 나타났다. 그리고, 2013년부터 2017년까지 주가변동 분석결과 회귀계수 값이 큰 기업은 매년 달라졌다. 5개년 동안 제일 큰 반응을 보인 기업은 오공, 웰크론, 동성제약, 삼일제약, 모나리자 순이었다. 그 중 연도별로 반복적으로 등장하는 기업으로는 모나리자가 2014년, 2015년, 2017년에, 삼일제약은 2015년, 2016년, 2017년에, 웰크론은 2016년, 2017년에 반복적으로 회귀계수가 크게 나타났으며 해당 기업은 미세먼지 농도에 주가가 민감하게 반응하는 기업이라고 사료된다. 향후 PM2.5 측정 데이터가 충분히 쌓이게 된다면 PM2.5의 농도를 독립변수로 한 연구와 비교·분석하는 것도 의미가 있을 것이다. 본 연구에서는 미세먼지 농도만을 독립변수로 하였는데 설명력을 높일 수 있는 변수를 추가한다면 좀 더 의미있는 연구결과를 기대할 수 있을 것이다.

변환-역변환을 통한 자기회귀이동평균모형에서의 예측값 추정 (Estimation of Prediction Values in ARMA Models via the Transformation and Back-Transformation Method)

  • 여인권;조혜민
    • 응용통계연구
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    • 제21권3호
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    • pp.537-546
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    • 2008
  • 시계열자료 분석에 있어 주요 목적 중에 하나는 미래에 대한 예측 값을 추정하는 것이다. 이 논문에서는 정상자기회귀이동평균 모형에서 변환-역변환 방법을 이용하여 예측값을 구하는 과정에서 발생하는 문제에 대해 알아보고 회귀분석에서 제안되었던 smearing 추정방법을 시계열분석에서 사용할 수 있도록 붓스트랩을 이용하여 수정한 추정법을 소개한다. Yeo-Johnson 변환 (2000)을 이용한 KOSDAQ지수의 수익률 실증분석을 통해 기존에 사용되고 있는 방법의 문제점과 제안된 방법의 적절성에 대해 고찰해 보았다.

선형회귀모형에서 변수 선택에 영향을 미치는 관측점에 관한 연구 (Influential observations on variable selection in linear regression model)

  • 최지훈;구자흥;이재준;전홍석
    • 응용통계연구
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    • 제6권2호
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    • pp.421-433
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    • 1993
  • 회귀분석에서 몇 개의 관측치가 모형선택과정이나 최소제곱방법에의한 모형의 적합에서 지 대한 영향을 끼칠 수 있다. 그러나 그러한 관측치가 회귀분석의 모든 면에 같은 정도의 영 향을 끼치는 것은 아니다. 본 논문에서는 개개의 관측치가 적합성의 총체적 측도에 미치는 영향을 측정할 수 있는 영향측도를 제시하였다. 이 측도는 자료를 모형에 적합시켜 구해진 잔차와 적합치 사이에 만족되는 비상관성의 성질을 이용하여 구해진 것이다. 마지막으로, 본 논문에서 소개된 통계량들과 가장 많이 사용되고 있는 영향측도들을 실제자료의 분석을 통 하여 그 성질과 효율성을 비교하였다.

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KRUGLYAK과 LANDER의 유전연관성 비모수 방법과 반복 자료를 고려한 가중 회귀분석법의 비교 (Comparisons of Kruglyak and Lander's Nonparametric Linkage Test and Weighted Regression Incorporating Replications)

  • 최은경;송혜향
    • 응용통계연구
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    • 제21권1호
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    • pp.1-17
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    • 2008
  • 형제 쌍(sibpair)의 연속형 형질(continuous traits) 자료를 이용한 유전연관성 검정 법(linkage test)으로서 Haseman과 Elston (1972)의 최소제곱(ordinary least square, OLS) 회귀분석법이 주로 사용된다. 비모수적 방법으로서 제시된 Kruglyak과 Lander (1995)의 검정통계량은 Haseman과 Elston (1972)의 방법에 대응되는 방법처럼 보이지만 실제로는 매우 다르다. 본 논문에서는 Kruglyak와 Lander (1995)의 검정통계량과 Haseman과 Elston (1972)의 검정통계량의 관계를 설명하고 모의실험으로 두 검정통계량의 검정력을 비교한다. 유전연관성에 사용되는 형제 자료의 특징은 한정된 설명변수의 값에 매우 많은 자료가 반복(replicated)되었다는 점이며, 이러한 반복 자료에 더욱 적절한 가중 회귀분석법을 제안한다. 가중 회귀분석법의 효율성을 정규분포 또는 정규분포가 아닌 연속형 형질 모의실험 자료로 알아본 결과 형제 쌍 자료의 유전연관성 검정에서 가중 회귀분석법이 다른 검정법들보다도 검정력이 높음을 확인하였다.

영상 분석을 이용한 수삼의 중량추정 (Estimating the Weight of Ginseng Using an Image Analysis)

  • 정석훈;고국원;이지연;이진호;서현석;이상준
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제5권7호
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    • pp.333-338
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    • 2016
  • 본 연구의 목적은 수삼 등급을 판정하는 기준 중에서 수삼의 중량을 직접 측정하지 않고 영상 분석으로 가능한 근접하게 추정하는 것이다. 이를 위해 수삼영상 취득장치를 제작하였으며 126개의 수삼샘플을 대상으로 영상을 취득하였다. 각각의 수삼샘플의 중량을 측정하고 영상분석 데이터를 이용하여 중량추정공식을 산출하는데 이용하였다. 영상분석과 파라미터 추출과정에는 C언어 기반의 Labwindows/CVI 개발 툴과 오픈소스 라이브러리 OpenCV를 이용하였다. 영상분석 과정에서 추출한 파라미터와 중량과의 상관관계를 가장 잘 표현할 수 있는 필터설정 값을 추적하여 적용하였고, 최소제곱법을 사용한 선형 회귀분석으로 선형성을 가지는 0.9162의 강한 양의 상관계수 값을 얻을 수 있었다.

실험 핵자료의 분산-공분산을 고려한 회귀분석 프로그램 COVAFIT (A Regression Program COVAFIT Accounting for Variance-Covariances in Experimental Nuclear Data)

  • Oh, Soo-Youl;Jonghwa Chang
    • Nuclear Engineering and Technology
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    • 제28권1호
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    • pp.72-78
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    • 1996
  • 단면적 평가를 위한 회귀분석 프로그램 COVAFIT를 개발하고 이를 실험 결과로서 보고되는 단면적을 평가하는데 적용하였다. 가중 최소제곱 선형 회귀 방법을 적용하였는데 이 때 새로 유도한 고차 다항식을 사용하였다. 점증하는 핵자료의 공분산에 대한 요구에 부응하여, 이 프로그램은 단면적 실험치와 함께 제공되는 분산-공분산 자료를 평가에 반영할 수 있다는 특징을 가지고 있다. MeV 에너지 영역에서 천연 산소 및 $O^{16}$의 중성자 전단면적과 세 가지 $C^{11}$ 생산 반응의 양성자 반응 단면적 평가를 통하여 사용방법론의 적절성과 COVAFIT의 유용성을 확인하였다.

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