There are two approach methods widely in statistical inferences. First is sampling theory methods and the other is Bayesian methods. In this paper, we will introduce the most basic differences of the two approach methods. Especially, we investigate and introduce the historical origin of Bayesian methods in Statistical inferences which is currently used. Also, we introduce the some characteristics of sampling theory method and Bayesian methods.
특이점 및 영향점은 자료분석을 하는 데 사용되는 수치적 측도들을 왜곡한다. 각종 자료분석에 있어서의 특이점 검색을 위한 검정 통계량이나 그림도구에 관한 연구는 꾸준히 전개되어 왔다. Jang과 Anderson-Cook (Quality and Reliability Engineering International, 30, 1409-1425, 2014)은 불꽃그림이란 이름을 붙인 그림도구를 발표하였는데 특이점이나 영향점이 일변량/이변량 자료분석 및 회귀분석에 어떠한 영향을 미치는지 알기 위하여 3-D 불꽃그림 및 불꽃그림 행렬을 제시하였다. 본 연구에서는 이러한 불꽃그림이 통계적 추론에서 특이점을 찾아내고 이러한 특이점의 영향을 평가하기 위한 탐색적 자료분석 그림도구로서 사용될 수 있음을 보였다.
본 논문에서 저자들은 혼잡도의 관점에서 해상 교통 환경에 대한 평가를 시도하였다. 이를 위해서 우선 평가를 위한 정보를 얻기 위하여 해상 교통류에 대한 시뮬레이션을 수행하였다. 이 시뮬레이션은 해상 교통 환경에 대한 광범위한 자료 조사를 바탕으로 하며 통계적인 방법들을 이용하여 이 조사 자료들을 시뮬레이션에 반영하였다. 다음으로 충돌 회피 시스템 개발을 위하여 제안된 충돌 위험도 추론 방법들을 이용하여 혼잡도 정의와 추론을 시도하였다. 이와 같이 정량화된 혼잡도는 해상 교통 환경의 설계 및 개선에 유용한 많은 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
우리는 흔히 21C를 정보화 시대라고 하며 우리에게 주어지는 정보들 또한 일기예보와 같은 일상적인 분야에서 여론 조사와 같은 전문적인 분야에 이르기까지 아주 다양하다. 이런 정보들은 통계영역과 아주 밀접하며 이런 정보들을 통계적으로 바르게 해석하고 추론하여 일반화하는 등 일련의 과정들을 요구한다. 이런 상황아래 본 연구에서는 6차 초등학교 수학 교과서에서 여러 통계학 영역 중 그래프 형태로 가장 먼저 도입되는 막대그래프에 중점을 두어 현행 교과서에서 학습 내용과 학습 과정의 문제점에는 어떤 것이 있으며 아울러 그래프 이해력에 필요한 요소나 인지적 사고 능력, 그래프 이해력의 수준을 알아보고, 이를 바탕으로 여러 문헌을 통해 본 연구자가 나름대로 구안한 통계적 기법을 사용한 교수 ${\cdot}$ 학습 과정을 실험반에 적용한 후 그래프 이해력 사전 ${\cdot}$ 사후 검사를 비교함으로써 통계적 기법을 사용한 교수 ${\cdot}$ 학습 과정이 그래프 이해력에 어떠한 영향을 미치는지 알아보고자 한다.
많은 양의 유즈넷 뉴스 중에서 사용자가 찾고자 하는 정확한 정보를 빠른 시간 안에 검색하고, 원하는 정보만 필터링 하는 것은 중요하다. 그러나 뉴스 문서는 이메일과 달라서 미리 자신에게 맞는 뉴스그룹을 등록해 주어야만 정보를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 다양한 뉴스그룹들 중에서 사용자와 취향이 가장 유사한 뉴스그룹을 분류하여 뉴스 문서의 키워드들을 선택하기 위해 예제 문서들로부터 후보 용어들을 추출하고 퍼지 추론을 적용하여 대표용어들을 선택한다. 이에 본 연구에서는 통계적인 결정계수를 도입하여 불필요한 차원을 제거한 후 신경망을 학습시키는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 모든 차원을 활용할 때 보다 클러스터간 거리와 표준편차, 클러스터간 거리의 척도 면에서 우수한 분류 성능을 보여줌을 확인하였다.
미결정자 추론을 재평가하기 위해 기존 변수에 새로운 변수들을 추가하는 통계 모형이 필요하다. 미결정자와 결정자의 양성률은 다르게 계산되기 때문에 MNAR 가정이 필요하다. 본 연구에서는 두 통계적 모형이 계층 관계를 가지고 있으므로, 두 AUC 차이의 신뢰구간을 이용하여 MNAR 가정하에서 미결정자를 추론한다. AUC 차이 신뢰구간의 추정방법 중에서 모의실험을 통하여 네 종류의 방법의 성능이 우수함을 발견하였다. 그리고 네 종류의 방법을 바탕으로 로지스틱 회귀를 이용한 미결정자 추론에 도움이 되는 변수를 선택하는 방법을 제안한다.
본 연구는 통계적 추론과 가추법의 관계를 알아보기 위하여 '큰 수의 법칙' 탐구활동에서 나타난 가추법의 유형을 살펴보았다. Peirce의 가추법, Eco의 가추법 유형, Toulmin의 논증패턴을 바탕으로 통계 수업담화를 분석한 결과, 가추법에 해당하는 수업담화에는 과대 코드화된 가추법이 가장 많이 나타났다. 반면에 학생들의 다양한 사고를 유도하는 과소 코드화된 가추법과 새로운 법칙이나 이론을 만드는 창조적 가추법은 낮은 비율로 나타났다. 추론과정에 사용된 계산기는 추상적 확률 개념을 이해하기 위한 경험적 맥락을 통해 학생들이 추론을 중심으로 한 논증과정에 적극적으로 참여하게 하였다. 이러한 연구 결과를 통해 통계 수업에서는 가추법에 대한 이해와 함께 도구를 이용한 통계적 맥락 형성이 중요함을 알 수 있었다.
최근의 탐사 천문학 관측으로부터 대용량 관측 자료가 획득되면서, 기존의 일상적인 자료 분석 방법에 큰 변화가 있었다. 고전적인 통계적인 추론과 더불어 기계학습 방법들이, 자료의 표준화로부터 물리적인 모델을 추론하는 단계까지 자료 분석의 전 과정에서 활용되어 왔다. 적은 비용으로 대형 검출 기기들을 이용할 수 있게 되고, 더불어서 고속의 컴퓨터 네트워크를 통해서 대용량의 자료들을 쉽게 공유할 수 있게 되면서, 기존의 다양한 천문학 자료 분석의 문제들에 대해서 기계학습을 활용하는 것이 보편화되고 있다. 일반적으로 대용량 천문학 자료의 분석은, 자료의 시간과 공간 분포가 가지는 비 균질성 때문에 야기되는 효과를 고려해야 하는 문제를 가진다. 오늘날 증가하는 자료의 규모는 자연스럽게 기계학습의 활용과 더불어 병렬 분산 컴퓨팅을 필요로 하고 있다. 그러나 이러한 병렬 분산 분석 환경의 일반적인 자료 분석에서의 활용은 아직 활발하지 않은 상황이다. 천문학에서 기계학습을 사용하는데 있어서, 충분한 학습 자료를 관측을 통해 획득하는 것이 어렵고, 그래서 다양한 출처의 자료를 모아서 학습 자료를 수집해야 는 것이 일반적이다. 따라서 앞으로 준 지도학습이나 앙상블 학습과 같은 방법의 역할이 중요해 질 것으로 예상된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권6호
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pp.1539-1545
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2017
본 연구는 확률과 통계의 내용을 올바르게 지도할 수 있는 역량을 갖춘 수학 교사를 선발하기 위한 중등학교 수학교과 임용고사문제 중에서 확률과 통계 영역의 출세 경향을 분석하고, 앞으로의 출제 방향과 수준에 대하여 논의하고자 한다. 동시에 학교 수학 교사들에게 확률과 통계 단원을 지도하기 위해서 갖추어야 할 내용에 대한 일반적인 가이드를 제시하고자 한다. 첫째, 2015년 개정 고시된 교육과정의 수학 교과 중에서 확률과 통계 단원의 편제와 내용체계, 주요 변화 내용을 조사한다. 둘째, 중등교원임용시험에 15년간 출제 된 확률과 통계 단원의 문제들을 분석한다. 셋째, 기존의 출세 문제들이 중등학교의 확률과 통계를 올바르게 교육할 수 있는 자질을 갖춘 교사를 선발할 수 있는지에 대하여 검토한다. 마지막으로, 앞으로의 출제 내용, 범위, 수준, 그리고 방향에 대해서 논의한다. 결론적으로 4차 산업혁명시대를 맞이하여 빅 데이터의 중요성을 감안한다면 자료와 확률에 대한 통계적사고, 탐색적자료분석, 표본조사, 통계적 추론 그리고 공학적 도구의 활용 등의 출제가 더욱 필요하다고 본다.
배관은 대형기계설비에서 다양한 작동유체를 운반하는데 사용되는데, 대형시스템의 성능을 유지하기 위해서는 부식된 배관의 잔존 수명을 정확히 예측될 필요가 있다. 하지만, 배관 형상, 물성치, 부식률 등 배관의 수명에 영향을 미치는 요인들의 불확실성이 크기 때문에 부식 잔존 수명을 정확히 예측하기 힘들다. 본 연구에서는 통계적인 접근방법인 베이지안 추론법을 이용하여 부식 잔존 수명을 예측하는 방법을 제안하였다. 여기서, 배관의 파손 확률은 베이지안 법칙을 기반으로 시간에 따른 배관 파손 압력에 관한 사전 정보와 실험데이터를 이용하여 계산되고, 부식 잔존 수명은 10%의 파손 확률을 갖는 경과시간으로 계산되었다. 예제에서는 부식에 영향을 미치는 주요인자로부터 10개와 50개의 데이터를 생성하여 배관의 파손 확률 및 배관의 잔존수명을 예측하였으며 가정한 실제 잔존수명과의 비교를 통해 제안한 방법을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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