본 논문은 시계열에 내재된 설${\cdot}$추석 등 음력 명절효과의 존재를 검정하기 위해 RegARIMA 모형의 잔차에 대한 t-검정 통계량을 제시하였으며 Box-plot에 의한 그래프적 진단을 시도하였다. 제시된 t-검정 결과를 X-12-ARIMA의 AICC-사전검정 및 RegARIMA 모형에 의해 추정된 명절효과 회귀계수의 t-값과 비교하였다. 사용된 명절효과 변수는 Bell과 Hillmer(1983)의 명절효과 변수이다.
최근에 데이터관리, 통계분석, 그래프분석, What-If 분석 등을 위하여 스프레드시트가 광범위하게 사용되고 있다. 본 논문은 전자 부품을 생산하는 라인에 TGC(Theory of Constaints)를 적용하는 과정에서 활용된 엑셀 스프레드시트 프로그램의 사례에 대하여 소개한다. TOC 개념에서의 제품 조합 문제, 제약자원 선택 분석, DBR 스케쥴링 등인 자체의 함수기능, 그래프기능 해찾기 기능과 VBA(Visual Basic Application) 긴능을 이용하여 엑셀에서 구현된 내용이 포함된다.
본 논문에서는 소셜 미디어 약물 리뷰 데이터로부터 약물 이상 반응을 탐지하는 모델인 FC-BERT 를 기반으로 소셜 네트워크 분석을 활용하여 웹 애플리케이션을 구현하였다. FC-BERT 모델을 거쳐 나온 개체명 인식 결과 중에 같은 의미를 가진 서로 다른 약물 이상 반응 표현들을 MedDRA 부작용 사전을 참고하여 하나의 MedDRA 용어로 표준화하여 매핑했다. 해당 결과에 소셜 네트워크 분석 기법을 적용하여 생성한 상위 15 개의 ADR 동시 출현 그래프를 상위 30 개의 워드 클라우드와 함께 시각화하여 보여주는 웹 애플리케이션을 개발했다. 동시 출현 그래프는 가장 많은 리뷰에서 동시에 나타나는 ADR 쌍을 보여준다. 본 논문에서 제안한 웹 애플리케이션은 사람마다 다르게 나타나는 다양한 약물 이상 반응을 사용자에게 좀 더 접근성이 좋게 제공할 수 있을 것으로 보인다.
현재 7차 교육과정에서는 많은 학습자료들을 표와 그래프로 제시하여, 통계 정보 활용을 통해 문제 해결력을 신장 시킬 수 있는 교육을 요구하고 있다. 이러한 통계 교육의 중요성에도 불구하고 이에 대한 교사들의 관심 있는 지도가 미흡하며, 학생들도 실생활의 자료를 통계적 정보로 만들어 보는 학습기회가 적어 효과적으로 자신의 의견을 제시하거나 상황을 판단하는 능력이 미흡하다. 이에 본 연구는 초등학교 2학년 교과목을 중심으로 아동들이 다양한 통계 자료를 활용하여 통계 교육에 대한 흥미 유발, 통계에 관한 인지도 변화와 통계 학습 성취도를 높이기 위한 초등학교 통계 교육을 위한 웹사이트를 개발하게 되었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권4호
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pp.733-742
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2017
통계학에서 사용되어지고 있는 Gumbel 분포는 환경과학, 시스템 신뢰성, 수문학과 같은 분야에서 많이 응용되고 있다. 따라서 환경과학, 시스템 신뢰성, 수문학과 관련된 자료를 분석함에 있어서 분석에 사용되어지는 자료가 Gumbel 분포를 따르는지 확인하는 것은 매우 중요하다. 이를 확인하기 위해 본 논문에서는 새로운 두 가지의 Gumbel 분포의 적합도 검정통계량을 일반화된 로렌츠 곡선을 기반으로 하여 제안하였고, Anderson - Darling 검정, Cramer - vonMises 검정, 수정된 Anderson - Darling 검정과 비교하였다. 그 결과 새롭게 제안한 검정통계량은 기존의 검정방법에 비하여 우수한 것을 확인할 수 있었다. 또한 새롭게 제안한 변형된 표본 일반화된 로렌츠 곡선을 이용하여 두 가지의 새로운 적합도 검정 그래프 방법을 제안하였고, 새롭게 제안된 그래프를 통하여 손쉽게 데이터가 Gumbel 분포를 따르는지를 파악 할 수 있었다. 또한 호주 시드니의 연간 일 최대 강수량 자료를 사용하여 새롭게 제안한 검정 통계량과 그래프 방법을 이용하여 적용해 보았다.
방향성 비순환 그래프(directed acyclic graph; DAG)라고도 하는 베이지안 네트워크(Bayesian network)는 변수 사이의 관계를 확률과 그래프를 통해 모형화할 수 있다는 점에서 최근 의학, 기상학, 유전학 등 여러 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 특히 이산형 자료의 예측에 사용되는 베이지안 네트워크 분류분석기(Bayesian network classifier)가 최근 새로운 데이터 마이닝 기법으로 주목받고 있다. 베이지안 네트워크는 그 구조와 학습 방법에 따라 여러 가지 다양한 모형으로 분류할 수 있다. 본 논문에서는 서로 다른 성질을 가진 이산형 자료를 바탕으로 구조 학습 방법에 차이를 두어 베이지안 네트워크 모형을 학습시킨 후, 가장 간단한 방법인 나이브 베이즈 (naïve Bayes) 모형과 비교해 본다. 학습된 모형들을 여러 가지 실제 데이터에 적용하여 그 예측 정확도를 비교함으로써 최적의 분류 분석 결과를 얻을 수 있는지 살펴본다. 또한 각각의 모형에서 나타나는 그래프를 통해 데이터의 변수 사이의 관계를 비교한다.
임상연구나 역학조사에서 $2{\times}2$ 분할표는 요약통계를 표현하는데 매우 유용하게 활용된다. 이때 $2{\times}2$ 분할표의 셀값들은 위험비, 상대위험비, 또는 승산비 등과 같은 척도를 계산하는데 이용된다. 본 논문에서는 민감도, 특이도, 예측도, 우도비와 같은 진단 측도들 간의 관계를 쉽게 이해할 수 있도록 MS-office 액셀을 이용한 방사형 그래프를 통해 시각화하는 개선된 방법을 제안하였다. 몇 가지 수치적 예제를 활용하여 제안된 방법의 활용성을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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