• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.33 no.4
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• pp.357-364
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• 2020

We review the characteristics of a geometric mean and statistical inferences based on geometric means. We also show that the statistical results obtained by the logarithmic transform and back-transformation are related to geometric means and explain how to interpret the results produced in this process.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.401-404
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• 2004

본 연구에서는 다양한 뉴스그룹들 중에서 사용자의 취향과 유사한 뉴스그룹들을 코호넨 신경망을 이용하여 추천해주는 방법을 제시한다. 신경망을 학습시키기 위한 뉴스 문서의 키워드들을 선택하기 위해 여러 문서들로부터 후보 용어들을 추출하고 퍼지 추론을 적용하여 대표 용어들을 선택한다. 하지만 신경망의 학습패턴을 관찰해 보면, 맡은 부분이 비어있는 희소성 문제를 발견할 수 있다. 이에 본 연구에서는 통계적인 결정계수를 도입하여 불필요한 차원을 제거한 후 신경망을 학습시키는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 모든 차원을 활용할 때 보다 클러스터내 거리와 클러스터간 거리의 척도를 이용한 클러스터 중첩도 면에서 우수한 분류 성능을 보여줌을 확인하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.19 no.1
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• pp.97-110
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• 2006

Since it is well-established that even high quality data tend to contain outliers, one would expect fat? greater reliance on robust regression techniques than is actually observed. But most of all robust regression estimators suffers from the computational difficulties and the lower efficiency than the least squares under the normal error model. The weighted self-tuning estimator (WSTE) recently suggested by Lee (2004) has no more computational difficulty and it has the asymptotic normality and the high break-down point simultaneously. Although it has better properties than the other robust estimators, WSTE does not have full efficiency under the normal error model through the weighted least squares which is widely used. This paper introduces a new approach as called the reweighted WSTE (RWSTE), whose scale estimator is adaptively estimated by the self-tuning constant. A Monte Carlo study shows that new approach has better behavior than the general weighted least squares method under the normal model and the large data.

• School Mathematics
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• v.19 no.4
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• pp.691-712
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• 2017

It is an important to develop teachers' statistical reasoning or thinking by teacher education. In this study, the "comparing two data sets" tasks is focused as a way to develop pre-service elementary teachers' reasoning about core ideas of statistics such as distribution, variability, center, and spread. 6 teams of each 4 pre-service elementary teachers participated on the tasks and their presentations are analyzed based on Pfannkuch's (2006) teachers' inference model in comparing two data sets. As a result, they paid attention to the distribution and variability in the statistical problem solving by the "comparing two data sets" tasks, and used their contextual knowledge to make a statistical decision. In addition, they used some statistics and graphs as the reference for statistical communication, which is expected to provide implications for improving statistical education. The finding implies that the "comparing two data sets" tasks can be used to develop statistical reasoning of pre-service elementary teachers. Some recommendations are suggested for teacher education by these tasks.

• School Mathematics
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• v.17 no.3
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• pp.423-446
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• 2015

This study aims to look into the characteristics of argumentation in the task context of 'Monty Hall problem' at a high school probability class. As a result of an analysis of classroom discourses on the argumentation between teachers and second-year students in one upper level class in high school using Toulmin's argument pattern, it was found that it would be important to create a task context and a safe classroom culture in which the students could ask questions and refute them in order to make it an argument-centered discourse community. In addition, through the argumentation of solving complex problems together, the students could be further engaged in the class, and the actual empirical context enriched the understanding of concepts. However, reasoning in argumentation was mostly not a statistical one, but a mathematical one centered around probability problem-solving. Through these results of the study, it was noted that the teachers should help the students actively participate in argumentation through the task context and question, and an understanding of a statistical reasoning of interpreting the context would be necessary in order to induce their thinking and reasoning about probability and statistics.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.61-68
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• 2002

통계학은 불확실성(uncertainty)에 대한 연구이다. 베이지안 통계 방법은 불확실성 아래서 통계 추론과 의사 결정 모두를 위한 완전한(complete) 패러다임을 제공한다. 베이지안 방법론은 합리적인 초기 정보와 결합하는 것을 가능하게 만들고, 전통적인 통계적 방법론에 의하여 직면하는 많은 어려움들을 풀 수 있는 coherent 방법론을 제공하면서 엄격한 수학적 기본에 근거하고 있다. 베이지안 패러다임은 일반적인 용어로써 확률이란 단어의 사용을 가장 잘 어울리게 하는 불확실성의 조건부 측도(conditional measure of uncertainty)로써 확률의 해석에 근거한다. 관심있는 것에 대한 통계적 추론은 증거의 관점에서 그 값에 대한 불확실성의 변형으로써 묘사되며, 베이즈 정리(Bayes' theorem)는 이러한 변형이 어떻게 만들어지는 가를 자세히 설명할 수 있다. 베이지안 방법들은 전통적인 통계적 방법론에 접근할 없는 복잡하고, 다양한 구조적 문제들에 응용할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1996.05a
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• pp.80-87
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• 1996

국내 가동중원전의 노물리 시험중 제어봉제어능 측정시 적용되는 측정방법들에 대해 실제 측정결과를 이용해서 통계적 분석 및 추론을 수행하였다. 1988년부터 현재까지 약 8년간 모든 발전소에서 행한 측정결과에 대해 통계적 분석 및 주요 시험변수들과의 상관관계를 분석한 결과, 다음과 같은 결론이 도출되었다. 제어봉 제어능 측정결과는 전반적으로 측정치가 예측치에 비해 작은 경향을 보이고 있다. 붕산희석법은 측정오차가 가장 작았고 임의성을 가지며, 노심의 붕산농도와 상관관계가 있다. Framatome방식의 제어봉교환법은 비교적 측정오차가 크나, 시험변수들과의 상관 관계는 가장 미약하다. CE 방식의 제어봉교환법은 Swap 방법 중에는 측정오차가 가장 작고 임의성이 있으나, 붕산농도 및 기준제어군 제어능 측정오차의 크기와 강한 상관관계를 갖는다. Westinghouse 방식의 제어봉교환법은 가장 측정오차가 크며 대부분의 측정결과에서 측정치가 작게 편향되어 있다. 그리고 시험제어군의 제어능이 작을수록 측정오차가 커지는 강한 상관관계가 있으며, 기준제어군 제어능 측정오차의 크기와도 상관관계가 있다.

• The Mathematical Education
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• v.58 no.1
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• pp.139-160
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• 2019

This study attempts to examine statistical tasks in the middle-school mathematics textbooks of Korea and Connected Mathematics 3 [CMP] of the US in terms of an opportunity-to-learn for statistical reasoning. We utilized an analytical framework consisting of types of context, statistical reasoning level, cognitive demand of the tasks, and types of student response. The findings from the task analysis suggested that Korean textbooks focused on finding answers by applying previously learned algorithms or formulas and thus provided students with very limited opportunities to experience statistical reasoning. Also, the results proposed that the mathematical tasks in statistics unit of CMP3 offer more essential and complex tasks that promote students' conceptual understanding of various statistical ideas and statistical reasoning in a meaningful way.

• Education of Primary School Mathematics
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• v.12 no.1
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• pp.31-38
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• 2009

This paper aims to develop a program which cultivates statistical ability for elementary students. For this purpose, I examined the relationship between mathematical thinking and statistical thinking. I developed statistical programs including classification, discussion of data, generating statistical problem and project program. As result, this study suggests implications for further elementary statistical education.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.5 no.2
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• pp.477-489
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• 1998

위험률 변화점모형에 대해 변화점의 최우추정을 고려하였다. 추정량의 점근분포 및 붓스트랩 분포의 성질을 알아보고 변화점의 신뢰구간을 제안한다. 변화점의 위치 및 변화점을 전후하여 위험률의 값에 따라 모의실험을 수행하고 포함확률을 조사하였다. 추정량의 점근분포가 매우 복잡하기 때문에 이를 직접 이용한 변화점의 통계적 추론이 매우 어려운 점을 감안할 때 제안된 방법은 바람직한 대안이 될 수 있다.