이 논문은 비모수 자료를 활용하는 컨조인트 모형에서 속성의 유의성을 평가하기 위한 새로운 카이제곱 검증법을 제안한다. 이 검증법의 가장 핵심적 아이디어는 수집한 서열을 몇 개씩 묶어 하위집합들로 분류한 다음, 이 서열의 하위집합들과 속성별 수준들과 상호 통계적으로 독립적인지를 검증한다는 것이다. 이 검증은 프로파일들의 서열이 검증하는 속성의 수준에 대해 무작위로 분포되어 있다라는 명제를 귀무가설로 제시한다. 이 논문에서 새롭게 제시하는 검증방법은 매우 단순하고, 이해하기 쉬우며 사용하기도 쉽다. 이 방법은 총괄적 자료뿐 아니라 개인별 자료로도 검증이 가능하다. 또한 전체프로파일 법에서도 적용 가능하지만 더 나아가 트레이드오프 법에서도 적용이 가능하여, 현재로는 트레이드오프 법에 적용 가능한 유일한 통계적 검증방법이라 할 수 있다.
본 논문에서는 음성엔코더 (speech-waveform coder) 시뮬레이션에 사용할 수 있는 난수발생기를 설계하였다. 설계된 난수발생기는 규정된 확률밀도함수와 규정된 스펙트럼을 동시에 만족해야 하는 환경에서 필요로 하는 것이다. 선형필터와 메모리가 없는 비선형 회로로 구성되는 Sondhi 알고리즘 [1]을 기반으로 하여 난수발생기를 구현하였고, 균일 분포, 이진 분포, 감마 분포와 같은 연속적인 확률분포함수들을 얻기 위해 필요한 선형필터와 비선형 회로를 구현하는 방법을 연구하였다. 또한 분석적인 방법을 통하여 구현해야 하는 비선형 회로가 비대칭 형태로 표현되지 않는 경우 (카이-제곱 분포, lognormal 분포)와 수학식으로 표현할 수 없는 경우 (Student-t 분포, F 분포)에는 Sondhi 알고리즘이 동작하지 않음을 보였다.
한국의 네 개 도시(서울, 대구, 춘천, 영천)의 일일 최고기온을 모형화하여, 이에 적합한 분포를 제안하고 분포의 적합성을 여러 가지 방법에 의하여 검토하였다. 제안된 분포는 극단간 분포의 일종이며, 적합성 검토는 카이제곱 적합도 검정, Q-Q plot,확률 그림과 5000번의 모의실험을 통하여 허용한계를 구하였다 그 결과 제안된 극단간 분포(Extreme Value Distribution)가 일일 최고기온을 잘 설명하고 있음을 확인할 수 있었다. 논문에서 나타난 실제 데이터의 그림은 서울의 1월과 6월을 중심으로 하였고, 대상지역의 2006년과 100년 후 2105년의 평균기온과, 제 안된 극단값 분포에 의해 95% 신뢰구간하에서 일일 최고기온의 평균 상한값을 예측하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권4호
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pp.825-833
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2013
온실가스 인벤토리 불확도 산정을 위해서는 인벤토리의 신뢰구간 추정이 필수적이다. 일반적으로 모수에 대한 신뢰구간 추정시에는 모집단이 정규분포를 따른다고 가정한다. 그러나 자료의 구조가 복잡해짐에 따라 정규분포가 아닌 비대칭형 자료, 즉 양의 왜도를 갖는 자료의 경우 기존의 정규분포를 가정한 신뢰구간 추정 방식은 적합하지 않다. 본 연구에서는 비대칭형 분포인 지수분포의 신뢰구간추정 방법으로 모수적인 방법과 비모수적인 방법에 대해 각각 비교분석하였다. 모의실험을 통한 신뢰구간 추정 결과를 바탕으로 범위확률, 신뢰구간 길이, 상대적 편의를 비교한 결과 모수적 방법 중에서 예상했던 대로 정확한 방법인 카이제곱방법이 신뢰계수와 유사한 범위확률을 보이고 상대적 편의도 작아 모수적 방법 중에서 신뢰구간 추정에 가장 적합한 것으로 나타났다. 마찬가지로 비모수적 방법 중에서는 표준화된 t-붓스트랩 방법이 가장 적합한 것으로 나타났다.
최근에 중도절단 방법 중 점진적 중도절단과 관련한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 점진적 중도절단 상황에서 관측되는 시점의 자료들 사이에는 관측원의 실수 혹은 관측 기계의 오류로 인하여 또 다른 중도절단이 발생할 수 있다. 따라서 이러한 기계적 오류 등을 고려하기 위하여 다중 점진적 중도절단이 새롭게 제안되었다. 따라서 본 논문에서는 다중 점진적 중도절단 상황에서 지수분포의 최대우도추정량을 계산하고 다중 점진적 중도절단 순서통계량을 이용한 적합도 검정 통계량과 로렌츠 곡선을 이용한 적합도 검정 통계량을 제안하였다. 몬테카를로 모의실험을 통하여 순서통계량을 이용한 적합도 검정 통계량과 로렌츠 곡선을 이용한 적합도 검정 통계량을 비교하고 더 우수한 적합도 검정 통계량을 확인하고, 실제 사례 자료를 활용하여 적합도 검정을 실시하였다. 그 결과 와이블분포와 카이제곱 분포의 경우 로렌츠 곡선을 이용한 방법이 더 우수한 결과가 나타났고, 로그 정규분포의 경우 순서통계량을 이용한 방법이 더 우수한 결과가 나타났다.
본 연구의 목적은 지방 환자의 서울 지역 입원진료의 추이를 파악하고 그 요인을 규명하는 데 있다. 이를 위해 2005년 및 2008년 환자조사 입원자료를 이용하였으며, 서울지역 거주 환자를 제외하고 2005년 333,280명, 2008년 419,873명을 연구대상으로 하였다. 자료분석은 기술통계, 카이제곱 검정, 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 2005년 대비 2008년 성별, 연령별, 의료기관 유형 등 일반적 특성의 분포는 유사한 것으로 나타났다. 지방 환자의 서울지역 이용은 다소 증가한 것으로 나타났으며, 서울 지역 입원진료는 남자, 중장년층 건강보험환자가 타기관에서 의뢰되어 외래를 통해 입원하며, 주 거주지가 경기, 강원, 충북, 충남, 제주지역 순으로, 광역시는 상대적으로 낮았다. 질병군별로는 선천성 기형, 신생물, 종양이나 수술후 추후치료, 눈 질환, 혈액 조혈 면역기 질환, 근골격계 질환 순으로 지방환자의 서울지역 의료기관 입원 이용률이 높았다. 그러나 상대적으로 지방 입원진료 확률이 높은 노년층, 의료급여, 응급경유, 질병군별로 중증도가 높은 환자가 혼재되어 있어 있을 가능성이 있어 향후 중증도 보정에 대한 심층 연구가 필요한 것으로 판단된다.
이 논문에서는 순차 방법을 쓰는 비동위상 부호획득 문제를 다루었다. 먼저, 비동위상 수신기 출력은 귀무가설 에서 거의 중심카이제곱 분포를 따름을 보이고, 이를 바탕으로 베셀함수를 어림하여 간단한 부호획득 기법을 얻는다. 이제까지의 부호획득 방법을 쓸 때와 간단하게 만든 부호획득 방법을 쓸 때의 성능을 덧셈꼴 흰빛 정규잡음 채널과 느리게 바뀌는 감쇄채널에서 견주어 보았다. 간단하게 만든 방법들은 이제까지의 방법들과 성능이 비슷하다는 것을 모의실험에서 알 수 있었다.
일반적으로 자료의 효과 연속형인 경우 분산분석과 이산형인 경우 분할표 카이제곱 검정을 통계적 분석방법으로 사용한다. 다차원의 자료에서는 계층적 구조의 분석이 요구되어지며 자료간의 인과관계를 나타내기 위해 통계적 선형모형을 채택하여 분석한다. 선형모형의 구조에서는 자료의 정규성이 요구되어지며 일부 자료에서는 비 선형모형을 채택할 수도 있다. 특히, 설문조사 자료 구조는 문항의 특성상 이산형 자료의 형태가 많아 모형의 조건에 만족하지 않는 경우가 종종 발생한다. 자료구조의 차원이 높아질수록 인과관계, 교호작용, 연관성분석 등에 다차원 범주형 자료 분석 방법을 사용한다. 본 논문에서는 확률분포의 계산을 이용한 베이지안 네트워크 모형이 범주형 자료 분석에서 분석절차를 줄이고 교호작용 및 인과관계를 분석할 수 있다는 것을 제시하였다.
패널 마코프 체인의 구조를 소개하고 우도함수를 도출하여 전이확률을 추정하였다. 패널 마코프 체인의 전이확률의 동질성 검정통계량으로 LR 통계량을 제안하고 그 극한분포를 제시하였다. 동질성 검정통계량의 극한분포를 패널의 수를 달리하여 모의실험하였으며 패널의 수가 50개 이상인 경우 동질성 검정통계량의 분포가 카이제곱분포를 따르는 것을 확인하였다. 정상적인 경우 검정통계량이 우수한 검정력을 가지는 것을 보였고, 확률보행과정과 같이 비정상적인 경우 검정통계량이 전이확률의 비동질성을 잘 반영하는 것을 확인하였다.
벤포드 법칙(Benford's Law)은 실생활에서 관찰되는 수치 데이터를 첫 자리 숫자에 따라 분류할 때 첫 자리의 숫자가 커질수록 그 분포가 점차 감소되는 현상을 말한다. 이러한 벤포드 법칙은 일반식으로 도출하여 다양한 자릿수로 확장하여 적용할 수 있는 연구결과가 제시되었으며, 회계학, 사회과학, 물리학, 컴퓨터과학, 생물학 등 다방면의 수치 자료에서 그 유효성이 확인되고 있다. 자릿수의 관찰빈도를 분석하는 것만으로 많은 양의 실생활 데이터에서 빠르고 쉽게 데이터 조작여부를 탐지하거나 1차적인 데이터 품질검사에 효과적으로 활용되고 있다. 본 연구에서는 다학제적 연구의 측면에서 수학·물리적 법칙인 벤포드 법칙을 일유량 등 다양한 수문학 측정자료에 적용하여 그 적용가능성을 확인하고 자료의 불균질성과 신뢰성을 빠르게 탐지할 수 있는 방법론을 제시하고자 한다. 수문자료는 공인심의를 통해 자료의 신뢰도를 확보하고 있으나 확정·배포까지 약 2년이 소요되어 활용기간 단축에 대한 사용자 요구가 지속되고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 분석대상 데이터의 자릿수 관찰빈도가 벤포드 법칙에 의한 예상자릿수 빈도를 따르는지 여부에 대한 가설을 설정하고 카이제곱 검정 또는 Kolmogorov-Smirnov(K-S) 검정 등을 통해 적합도에 대한 통계적 유의미함을 분석함으로써 대략적으로나마 빠르고 쉽게 측정자료의 신뢰성을 판단할 수 있다. 본 연구는 다양한 학문과의 결합을 통한 새로운 접근을 시도함으로써 빅데이터 시대에 효과적으로 수자원의 개발, 관리 및 운영의 의사결정을 하는데 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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