가속수명검사는 시간과 경비를 현실적인 여건에 맞추기 위하여 정상조건보다 열악한(강도가 높은) 조건에서 검사를 수행하여 그 결과를 정상조건에서의 수명분포와 관련된 관심사(기대수명, 신뢰도) 등을 추정하는 것을 목적으로 하는 검사 방법이다. 이 연구에서는 고장률이 다른 두 개의 부품이 직렬형으로 구성된 시스템의 가속수명검사 자료를 분석할 때 사용되는 하나의 모형을 제안하고 분석 과정 및 기존의 두 개의 부품이 서로 독립이라고 가정한 모형과 비교하는 것을 주요 내용으로 하였다. 시스템이 작동될 때 받는 관찰이 가능하지 않은 총체적인 환경의 효과를 동일 시스템내의 두 개의 부품이 공유하게 됨으로써 발생되는 두 부품의 수명의 의존성을 frailty 모형을 이용하여 모형화하였고, 분석 과정에서는 Profile 우도함수를 사용하여 최대 우도 추정 과정에서의 초기치 문제를 해결하는 방법을 제시하고 모의실험을 통하여 독립성의 가정을 검토하여 보았다.
목적 : 본 연구는 100명의 암환자를 대상으로 항암단의 항혈관형성 효과를 측정하기 위하여 고안되었다. 방법 : 100명의 암환자 전체의 치료전후의 VEGF, bFGF 및 혈소판 수치의 변화량을 측정하였고, 병기, 삶의 질 및 암종별로 환자를 나누어 각각의 치료전후의 VEGF, bFGF 및 혈소판 수치의 변화량을 측정하여 통계적 유의성을 살펴보았다. 결과 : 항암단으로 치료한 암환자의 bFGF 수치는 치료전 후 통계적으로 유의성 있게 감소하였다. 특히 유방암 환자에서 bFGF 수치의 감소가 눈에 띄었다. 비록 통계적으로 유의하지는 않았지만 VEGF수치도 항암단으로 치료 후 다소 감소하는 경향을 보였다. 결론 : 따라서 항암단이 암환자 치료에 있어 항혈관형성 약물로써 작용한다고 추론할 수 있다.
SAS의 PROC MIXED를 사용하면 일반적인 ANOVA 추정량뿐만 아니라 더 많은 장점을 갖는 제한최대우도추정법 또는 최대우도추정법으로 모수들을 추론할 수 있다. 혼합모형에 속하는 불균형중첩오차구조를 갖는 선형회귀모형에서 랜덤효과와 관련된 그룹간 분산의 신뢰 구간과 고정효과에 해당되는 회귀 계수들에 대 한 신뢰구간을 구하기 위하여 세 가지 크기를 갖는 표본에 대하여 PROC MIXED를 사용하였다. 모의실험을 실행한 결과, 대표본인 경우에는 모수들의 신뢰 구간을 구하기 위하여 PROC MIXED를 활용할 수 있지만, 소표본인 경우에는 PROC MIXED를 사용할 경우, 그룹간 분산의 신뢰 구간과 회귀계수 가운데 절편항의 신뢰구간은 주어진 신뢰계수를 지키지 못하는 것을 보인다.
횡단면 자료와 시계열 자료가 병합된 패널회귀모형을 다루는 대부분의 연구들에서 사용되고 있는 자료는 완전한 자료를 고려하고 있다. 그러나, 실제적으로 완전한 자료보다는 불완전한 자료가 많다. 이러한 상황을 고려하지 않고 통계적인 추론을 하게 되면 잘못된 결론이 도출될 수 있다. 따라서, 자료의 형태를 충분히 고려한 추정량을 바탕으로 자료를 분석해야 한다. 본 연구는 패널회귀모형에서 자료가 불완전 상태인 경우 최대 엔트로피 형식을 이용한 일반화최대엔트로피 추정량을 제안하고, 추정량들의 효율성을 모의실험을 통하여 비교하였다. 모의실험 결과, 일반화 최대엔트로피 추정량이 가장 안정적이고 효율적인 추정량임을 보여주었다.
분산 성분 모형 하에서 분산 성분들의 함수에 대한 통계적인 추론, 특히 소표본 하에서의 신뢰구간에 대한 방법들은 오랜 기간에 걸쳐서 여러 가지 방법들이 개발되어져 왔다. 그 대표적인 방법이 Graybill and Wang(1980)에 의해 제안된 수정 대표본 방법에 의거한 신뢰구간 추정법이며 현재까지 다양한 실험계획 방법 하에서 분산 성분들의 여러 가지 형태의 함수들에 대하여 확장과 개량이 이루어져 왔다. 본 연구에서는 분산 성분 모형의 균형 실험 가정 하에서 분산 성분들의 선형 결합이 관심있는 모수일 때 분산 분석에 의해 얻어진 수정 대표본 신뢰구간의 실제 포함확률을 툴스트랩 보정을 이용하여 개선하는 방법에 대하여 논의한다. 붓스트랩 보정을 이용함으로서 신뢰구간의 포함 확률의 정도는 점근적 이차 차수까지 개선되며 특히 선형 결합의 계수들이 모두 양수이고 결합의 수가 증가할 경우 수정 대표본 신뢰구간의 포함확률이 주어진 신뢰계수보다 항상 커지게 되는 단점을 개선할 수 있음을 보인다. 제안된 붓스트랩 보정 신뢰구간의 효율을 소표본의 경우에 모의실험을 통하여 평가한다.
정준대응분석은 생태학에서 장소, 종 그리고 환경변수의 관계를 시각적으로 보기 위해 가장 많이 사용되는 서열화 방법 중의 하나이다. 그런데 이 방법은 표본이 바뀔 때마다 분석결과가 달라지기 때문에 종 간의 생태학적 유사성에 대한 일관된 해석을 어렵게 한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 정준대응분석에 붓스트랩 방법을 활용하였다. 이를 통해 전체 관찰 자료수에 반비례하여 좌표점의 변이가 나타나고, 붓스트랩 신뢰구간을 사용한 포함확률이 명목확률에 근사함을 확인하였다.
절사표본 설계는 관심변수의 분포가 오른쪽으로 치우쳐진 경우에 모집단 일부를 표본조사에서 제외시켜 조사의 효율을 높이는 방법이다. 그러나 전체 모집단의 총합 추정을 위해서는 버려진 절사 층에 관한 추론이 필요하게 된다. 기존에 사용하고 있는 많은 방법들은 절사층에서 표본조사를 하지 않고 알려진 보조정보와 조사자료를 이용하여 절사층 총합을 추정하며 이를 이용하여 전체 모집단의 총합을 추정한다. 본 논문에서는 절사층을 완전히 표본 층에서 제거하지 않고 조사의 편리성 및 효율성을 고려하여 최소의 표본을 추출한 후 모집단 전체 총합을 추정하는 방법을 제안하였다. 또한 모의실험을 통하여 제안된 추정법과 기존 방법의 우수성을 비교하였다.
본 논문은 실험단위들의 구조적 특성으로 지분관계를 갖는 실험을 행해야 하는 경우를 가정한다. 지분계획하에서 처리를 구성하는 요인으로 반복측정 요인을 고려한다. 반복측정 요인의 수준들이 비확률화에 의해 지분구조의 실험단위들에 배정될 때, 비확률화에 따른 실험의 특성을 감안한 모형으로 복합대칭의 공분산 구조하에서 혼합효과 모형을 논의하고 있다. 처리의 일부 요인들이 시간 또는 공간상의 제약으로 인해 지분구조의 실험단위들에 임의적으로 배정될 수 없을 때, 지분구조의 실험단위들에 대한 반응 값들은 어떤 구조적 상관관계를 나타내는 값들로 관측될 수 있음을 예상할 수 있다. 자료의 구조적 상관성을 고려한 공분산 구조하의 선형모형으로 확률요인과 고정요인을 포함하는 혼합효과의 모형을 제시하고 모형내 미지모수들에 대한 추론방법을 다루고 있다.
변동성은 최근 경제가 급변하면서 옵션의 가격 결정과 자산의 위험관리에서 그 중요성이 더 커지고 있다. 이러한 변동성은 분산을 지칭하며, 위험(risk)을 측정하는 수단이 되므로 정확한 추정과 예측이 매우 필요하다. 본 논문에서는 변동성에 대한 모형으로 오차항이 ARMA(p, q)-GARCH(r, s) 모형을 따르는 회귀모형을 설정하고, 이 모형의 모수에 대해 베이지안 추정법을 제시하였다. 또한 평균과 분산(변동성)에 대한 예측값을 구하고 이에 대한 베이지안 구간추정을 하였다. 이를 500개의 모의실험 자료를 통해 최우추정법과 비교하였다. 뿐만 아니라, 베이지안 방법을 이용하여 Frequentist의 관점에서는 구하기 어려운 GARCH 모형에서의 일종의 단위근이 존재할 확률을 구하였다.
소수의 피험자로 이루어지는 생물학적 동등성 시험에서 제제의 특성으로 인해 측정된 생체이용률이 크게 영향을 받는 경우 교차설계법을 사용하더라도 적절한 통제가 어려워지는 경우가 많다. 이 때 적절한 공변량을 통해 이러한 영향력을 통제할 수 있다면 공변량을 고려한 교차설계법 모형이 고려될 필요가 있다. 본 연구논문에서는 공변량을 갖는 $2{\times}2$ 교차설계법을 고려하고 제제간의 생물학적 동등성 평가를 위한 통계적 추론을 제안한다. 제안된 방법은 실제 사례를 통해 논의한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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