• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.5 no.1
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• pp.167-176
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• 1998

최근 들어 반복측정 자료에 대한 관심이 늘어나면서 이러한 자료를 분석하기 위한 통계패키지가 많이 개발되어 사용되고 있다. 본 논문에서는 연속형 반복측정 자료를 분석할 수 있는 통계모형들을 간단하게 개괄해보고 SAS, BMDP, S-PLUS, SPSS, MINITAB과 같은 통계 패키지 중에서 이러한 통계모형들을 다룰 수 있는 프로그램들을 정리해보고 그 특징들을 고찰해보았다. 그 중에서 특히 SAS의 PROC MIXED와 BMDP의 5V를 구체적으로 살펴보았다.

• Journal of Korean Society of Rural Planning
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• v.5 no.2 s.10
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• pp.66-72
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• 1999

본 연구는 다음의 두 가지 목적이 있다. 첫째, 각종 실증분석에 있어서의 다중모형의 효율성에 대한 소개와, 둘째, 다중모형의 분석에 있어서 상위단계의 예측되는 가치를 측정하기 위한 새로운 통계를 소개하는 데 있다. 다중모형의 이론적 틀은 광범위하게 사용되는 기존의 1단계 모형의 통계적 문제점(이분산 등)을 보완하고, 현실을 더욱 실체적으로 파악한다는 측면에서 앞으로 지역분석의 중추적 틀로서 자리매김하리라 예상되고 있다. 본 연구는 이러한 다중모형의 효율성을 가상 자료가 아닌 실제 자료를 이용하여 검증하였으며, 특히 기존에 제시되지 않은 다중로짓모형에서의 상위수준의 잔차 또는 예측치를 계산하는 통계량을 제시하였다. 이 새로운 통계량은 실증분석에 있어서의 관찰치와의 상관관계와 그 분산의 분석에 있어서 잘 행위하고 있는 것으로 나타났다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.4 no.3
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• pp.753-763
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• 1997

컴퓨터의 발전에 따른 MCMC를 비동질적 포아송 과정에 이용하였다. 베이지안 추론에서 조건부 분포를 가지고 사후분포를 결정하는데 있어서의 계산 문제를 고려하였다. 특히 분포가 이중지수, 곰페르츠, 랄리, 감마, 그리고 검벨인 일반 순서통계량 모형에 대하여 깁스 샘플링과 메트로폴리스 알고리즘을 활용한 베이지안 계산과 모형선택을 제시하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.12 no.1
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• pp.97-107
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• 1999

프로파일 분석은 반복측정 자료를 분석하는데 있어서 널리 사용되는 다변량 분석모형이다. 프로파일 분석에서는 처리 그룹간의 비교와 반응 프로파일의 평행성 검정을 위해서 4가지 검정통계량이 널리 사용되고 있다. 이들 검정통계량은 Wilks의 통계량($\Lambda$), Pillai's Trace 통계량(V), Hotelling-Lawley Trace 통계량(U), Roy's Maximum Root 통계량($\Theta$ )이다. 그 동안 이들 통계량들을 비교하기 위한 여러 연구가 있었지만 주로 일반적인 다변량 분산분석 모형에 근거한 비교였다. 본 논문에서는 자료가 반복측정 자료이고 우리의 관심이 프로파일 분석에 있을 때에 이 4가지 통계량의 비교에 초점을 맞추었다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.12 no.2
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• pp.585-591
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• 1999

Warner(1965)의 확률화 응답 모형을 두 번 연속사용하여 응답자들이 일관성 있는 응답을 했다는 가설을 검정하는 검정통계량을 제안했다. 이것은 양측과 단측 대립가설 모두 검정하는데 이용할 수 있으며, 제안된 검정통계량의 조건분포는 정규분포에 근사한다. 이 검정통계량의 조건부 검정력 함수와 비조건부 검정력 함수를 구하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.23 no.1
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• pp.207-218
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• 2010

Generalized additive model(GAM) is the statistical model that resolves most of the problems existing in the traditional linear regression model. However, overfitting phenomenon can be aroused without applying any method to reduce the number of independent variables. Therefore, variable selection methods in generalized additive model are needed. Recently, Lasso related methods are popular for variable selection in regression analysis. In this research, we consider Group Lasso and Elastic net models for variable selection in GAM and propose an algorithm for finding solutions. We compare the proposed methods via Monte Carlo simulation and applying auto insurance data in the fiscal year 2005. lt is shown that the proposed methods result in the better performance.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.11-11
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• 2018

본 연구에서는 1시간부터 1년 단위의 강우 특성들을 잘 모의하는 혼합 추계 강우 생성 모형을 개발하였다. 본 모형의 가상 강우 생성 과정은 4단계로 이루어진다. 첫 단계에서 Seasonal ARIMA 모형을 통하여 시계열 특성을 반영한 월 강우를 생성한다. 두 번째 단계는 생성된 월 강우에 해당하는 일 단위 이하의 강우 통계치 세트를 생성하는 것이며, 통계치간 상관관계를 통해 평균, 표준편차, 자기상관 계수, 무강우 확률을 생성한다. 생성된 통계치 세트는 세 번째 단계에서 Modified Bartlett-Lewis Rectangular Pulse (MBLRP) 모형의 6개의 매개변수를 보정하는데 사용되며, 마지막으로 MBLRP 매개변수 세트를 통해 가상 강우 시계열을 생성한다. 위 모형을 통해 미국 동부 지역 29개 강우 관측소에 대하여 200년 길이의 가상 강우를 생성하였으며, 그 결과 시 단위부터 연 단위까지 강우의 1차, 2차 통계치 및 무강우 확률을 성공적으로 재현하였다. 또한 기존 MBLRP 모형에 비하여 극한 강우 사상을 재현하는 능력이 향상되었다. 빈도분석 결과를 통하여 MBLRP 모형이 재현기간에 따라 10%에서부터 40%까지 극한 사상을 과소 추정한 반면, 본 모형에서는 20% 이내의 값을 나타내었다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.19 no.3
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• pp.461-479
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• 2006

This paper derives joint and conditional Lagrange multiplier tests based on Double-Length Artificial Regression(DLR) for testing functional form and/or the presence of individual(time) effect in a panel regression model. Small sample properties of these tests are assessed by Monte Carlo study, and comparisons are made with LM tests based on Outer Product Gradient(OPG). The results show that the proposed DLR based LM tests have the most appropriate finite sample performance.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.14 no.2
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• pp.333-344
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• 2001

통계적 추론에 사용되는 많은 통계량들은 평균벡터의 평활함수의 형태로 표현이 가능하다. 본 연구에서는 이들 통계량들의 분포함수에 대한 안부점근사법을 제시하였다. 이 방법은 Na(1998)에서 제시된 일반적 통계량의 분포함수에 대한 안부점근사법이 평균벡터의 평활함수모형에 특히 유용하게 사용될 수 있음을 보인 것이다. 이 근사법은 정규근사에 비해 근사의 정도가 뛰어나며, 특히 통계량의 꼬리부분의 확률에 대해서도 정확도가 그대로 유지되는 장점이 있어 정밀한 추론이 요구되는 많은 문제에 효과적으로 사용될 수 있다. 모의 실험에 사용할 평균벡터의 평활함수 모형으로는 스튜던트화 분산을 고려하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.4 no.1
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• pp.33-45
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• 1991

In the analysis of changepoint model the situation where single observation is taken at each time point has been considered. In an effort to extend this to the general situation, we may consider the changepoint model with more than one observation at each time point. These tests are developed without assuming any particular form for the underlying distribution, we propose the one-sided and two-sided nonparametric tests by extending the tests that have been considered in the changepoint model with single observation at each time point and obtain their asymptotic null distributions. We compare the empirical powers among the extended changepoint tests under one-sided or two-sided alternatives. We also compare the powers of the extended changepoint tests with those of the original test via the Monte Carlo simulation.