• Title/Summary/Keyword: 통계적 추정

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A Comparative Study on Misconception about Statistical Estimation that Future Math Teachers and High School Students have (통계적 추정에 관한 예비 수학교사들과 고등학생들의 오개념 비교 분석)

  • Han, Ga-Hee;Jeon, Youngju
    • Journal of the Korean School Mathematics Society
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    • v.21 no.3
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    • pp.247-266
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    • 2018
  • In this paper, three main concepts are chosen for this statistical estimation study, based on previous studies: confidence interval and reliability, sampling distribution of mean and population mean estimation, and relationships between elements of confidence interval. The main objectives of this study are as follows: 1. How are the attitudes that future math teachers and high school students have to ward the statistical estimation? 2. Is there some difference in the awareness of misconceptions about the statistical estimation that future math teachers and high school students have? A study result shows that both groups have difficulties in understanding statistical concepts and their meaning used in Unit Statistical Estimation. They tend to wrongly think that the meaning of reliability is the same as that of probability. They also have difficulties in understanding sample variance in the sampling distribution of mean, which makes it impossible to connect with population mean estimation. It is shown that relationships between elements consisting of confidence interval are not consistent.

Statistical Estimation of the Input Parameters in Complex Simulation Code (복잡한 시뮬레이션에서 입력 파라메터의 통계적 추정 문제)

  • 박정수
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.12 no.2
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    • pp.335-345
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    • 1999
  • 시뮬레이션 실행 시간이 매우 오래 걸려서 보통 이용하는 비선형최고제곱법으로는 시뮬레이션의 입력 파라메터(또는 절대 상수)를 추정하기 힘든 경우의 추정 문제를 통계적인 메타모델을 이용하여 해결하는 방법에 대하여 기술하였다. 미리 답을 알고 있는 장난감 모형을 이용하여 절대 상수를 추정하기 위해 사용되는 세가지 통계적 메타모델들(전통적 희귀모형, 공간적 선형모형 그리고 projection pursuit 희귀모형)의 성능을 비교하였다. 그 결과 일양 크리깅(universal Kriging)에 의한 공간적 모형이 가장 우수하였고, 이를 실제 핵융합 시뮬레이션 자료에 적용하여 절대 상수를 추정하였다.

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유한구간 추정법 개관

  • 권오규
    • 전기의세계
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    • v.34 no.12
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    • pp.736-740
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    • 1985
  • 유한구간 추정법은 통계적 필터의 발산문제에 대한 해결책의 하나로 제시된 것으로서, 이 추정법을 사용하는 필터로는 유한기억 필터, 순환형 유한구간 필터, 이동윈도우 필터, 이동구간 필터, 통계적 FIR필터 등이 있다.

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Evaluation of Characteristics of Simulated Extreme Rainfall Obtained from NSRP model under Different Object Functions (목적함수에 따른 다지점 NSRP 모형의 극치강우 재현능력 평가)

  • Cho, Hemie;Yu, Jae-Ung;Moon, Jangwon;Kwon, Hyun-Han
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.363-363
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    • 2021
  • 수자원설계 및 계획 시 제한된 강우자료로 인해 나타나는 한계를 개선하기 위한 목적으로 추계학적 강수모의 모형을 활용한다. 대표적인 추계학적 강수모형으로 Bartlett-Lewis Rectangular Pulse Modified Model(BLPRM)과 Neyman-Scott Rectangular Pulse Model(NSRPM) 등이 활용되고 있으며, 관측강수량의 통계적 모멘트를 재현할 수 있도록 모형 매개변수를 최적화하는 과정이 필수적으로 요구된다. 기본적으로 모형 매개변수들의 조합을 통해 추정되는 통계적 모멘트와 관측값의 통계적 모멘트를 반복적으로 비교하면서 최적 매개변수를 추정하게 된다. 그러나 상대적으로 적은 관측값을 이용하여 매개변수를 추정하기 때문에, 매개변수 추정이 어려울 뿐만 아니라 매개변수의 불확실성도 큰 특징을 가지고 있다. 모형 매개변수 추정과정에서 다양한 목적함수가 활용되고 있으나, 고려되는 통계적 모멘트가 평균 및 분산 등 2차 모멘트에 제한되고 있어 극치강수량에 대한 재현성은 상대적으로 부족한 부분이 있다. 본 연구에서는 3차 모멘트를 포함한 목적함수를 활용하여 NSRP모형 매개변수를 추정하고, 기존 2차 모멘트를 이용한 매개변수 접근방법과 극치강수량 재현 측면에서 비교를 수행하였다. 최종적으로 유역 단위에서 극치강수량 재현효과를 평가하기 위해서는 면적강수량 추정이 매우 중요하며, 본 연구에서는 이러한 점을 감안하여 강우 지점 간의 상관성을 유지하면서 강우모의가 가능한 다지점 NSRP 모형과 연계하여 극치강우 재현 가능성을 평가하였다.

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문항반응이론에서의 추정방법과 대입학력고사의 문항분석

  • 박정수;조완현
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • v.1 no.1
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    • pp.192-205
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    • 1994
  • 본 논문에서는 피험자의 능력과 검사문항에 정답할 확률과의 관계에 기초한 문항반응 이론의 기본 가정과 통계적 모형을 소개하였다. 또한 검사의 목적상 필요한 피험자의 능력을 정확히 추정하는 방법과, 검사에 사용되는 각 문항을 특성지우는 문항모수의 여러가지 통계적 추정 방법에 대하여 정리하였다. 그 방법들은 결합 최우추정법, 조건부 최우추정법, 주변 최우추정법, 베이지안 추정법 및 이들의 혼합에 의한 방법이다. 문항반응이론의 적용의 한 예로서 93년도 대입학력고사의 수학 시험문항을 BILOG 라는 컴퓨터 프로그램을 이용하여 분석하였다.

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Statistical Estimation of Multi-Point Detector Signal (다중계측기 신호의 통계적 추정방법)

  • Lee, Eun-Ki;Kim, Yong-Bae;Cha, Kune-Ho
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 1999.11c
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    • pp.603-605
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    • 1999
  • 본 논문은 통계적 Regression방법인 Alternating Conditional Expectation(ACE) 방법을 적용하여 다중계측기를 이용한 공간 변수의 분포에 대한 추정 혹은 재구성 문제를 분석하는 방법을 제시하고 있다. 한다. 계측기 설치 비용 및 설치 위치의 한계로 인해 완벽하게 이루어지기 힘든 공간 변수의 연속적인 분포 추정은 공정 시스템이나 안전성 관련 변수의 감시분야에 많이 응용되고 있다. 본 논문은 계측기 추가에 따르는 비용을 줄이거나 동일한 수의 계측기로 측정오차를 감소시킬 목적으로 가상계측기의 개념을 도입하고 이를 적용하기 위한 통계적 추정 방법론을 기술하고 있다. 수치모사를 통한 분석결과 본 방법은 비선형성이 큰 변수분포에 대해서도 Robust한 결과를 주는 것을 확인하였다.

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Analysis of the Characteristics for Quadrature Receivers Adopting an Auto-Calibration Method (자동 보정 기능을 가진 직교 위상 수신기의 특성 해석)

  • Kwon, Soon-Man;Kim, Seog-Joo
    • The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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    • v.20 no.1
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    • pp.100-106
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    • 2009
  • This paper deals with an estimation problem of the gain and phase imbalances between the in-phase and quadrature components in the quadrature receivers which are widely used in wireless communications. It is shown that the estimates derived from the suggested auto-calibration algorithm is asymptotically minimum-variance unbiased as a function of the sampling time. In order to show this characteristic, the probability density functions of the estimates for the gain and phase imbalances are derived first. Then the mean and variance functions are investigated analytically or numerically based on the density functions.

On Confidence Intervals of Robust Regression Estimators (로버스트 회귀추정에 의한 신뢰구간 구축)

  • Lee Dong-Hee;Park You-Sung;Kim Kee-Whan
    • 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.

Attenuation Estimation of Soft Tissue by the Entropy Method and Statistical Averaging of Speckle Patterns (스펙클 패턴의 통계적 평균과 엔트로피 방식에 의한 초음파 감쇄계수 추정방법)

  • Song, T.K;Park, J.C;Park, S.B
    • Journal of Biomedical Engineering Research
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    • v.10 no.3
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    • pp.253-260
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    • 1989
  • The time domain methods of estimating the attenuation coefficient are generally based on the analysis of statisical properties of the reflected echoes form an attenuating medium. Hence, it is often required to have a large number of data samples in order to obtain a statistically stable estimation result. In the attenuation estimation problem, this means that many different speckle patterns are required in the spatial resolution volume of an attenLlation image. In this paper, by using the fact that the speckle pattern Is sensitive to the point spread function of the ultrasound beam, we suggest a method to generate the statiscally uncorrelated or slightly correlated data samples in a given region by rotating a linear transducer and carrying out lateral scans for all rotating angles. This technique is applied to the entropy method for attenuation estimation proposed recently by the authors where the performance is verified by experiments using a tissue equivalent phantom.

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Robust Speech Enhancement By Multi $H_\infty$ Filter (다중 $H_\infty$ 필터에 의한 강인한 음성향상)

  • Kim Jun Il;Lee Ki Yong
    • Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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    • spring
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    • pp.85-88
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    • 2004
  • 칼만/위너 필터 같은 기존의 음성향상 알고리즘은 잡음의 선험적 지식을 요구하고, 음성신호와 추정신호의 오차분산을 최소화하는데 중점을 두었다. 따라서, 잡음에 대한 통계적 추정에 오류가 있을 경우 결과에 악영향을 미칠 수 있다. 그러나 $H_\infty$ 필터는 잡음에 대한 어떠한 가정이나 선험적 지식을 요구하지 않는다. $H_\infty$ 필터는 최소상계(Upper Bound Least)를 적용하여 추정된 모든 신호들로부터 최소 에러 신호를 갖는 최상의 추정신호를 찾아내므로 칼만/위너 필터보다 잡음의 변화에 강인하다. 본 논문에서는 학습 신호로부터 은닉 마코프 모델의 파리미터를 추정한 후, 오염된 신호를 고정된 개수의 $H_\infty$ 필터를 통과시켜 각 출력에 가중된 합으로 향상된 음성 신호를 구한다. 음성의 통계적 특성을 이용하여 모델 파라미터를 추정하는 은닉 마코프 모델과 잡음의 변화에 강인한 $H_\infty$ 알고리즘을 사용해서, 다중 $H_\infty$필터에 의한 강인한 음성향상 방법을 제안하였다.

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