• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제5권1호
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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.

• 응용통계연구
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• 제37권3호
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• pp.297-309
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• 2024

본 논문에서는 자기회귀 신경망 모형과 지수평활법을 결합(NNARX+ETS 모형)하고 그 성능을 평가한다. 제안된 결합 모형은 시계열 자료를 예측하기 위하여 NNARX 모형의 외생변수로서 ETS 모형의 구성 성분을 활용한다. 이 모형의 주요 아이디어는, 신경망 모형이 원시계열 자료의 과거 시차만을 고려하는 것을 한계를 넘어서서 전통적 시계열 예측 방법인 지수평활법에 의해서 추출된 정제된 시계열 구성 성분까지도 추가로 신경망 모형의 입력값으로 사용하는 것이다. 예측 성능 평가는 2가지 실제 시계열 자료를 사용하였으며 제안된 모형을 NNAR 모형 및 전통적 시계열 분석 방법인 ETS와 ARIMA 모형과 비교하였다.

• 농촌계획
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• 제5권2호
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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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• 제4권3호
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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.

• 응용통계연구
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• 제12권1호
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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.

• 응용통계연구
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• 제12권2호
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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.

• 응용통계연구
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• 제23권1호
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• pp.207-218
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• 2010

일반화가법모형은 기존 선형회귀모형의 문제점을 대부분 해결한 통계모형이지만 의미있는 독립변수의 수를 줄이는 방법이 적용되지 않을 경우 과대적합 문제가 발생할 수 있다. 그러므로 일반화가법모형에서 변수 축소방법을 적용하는 연구가 필요하다. 회귀분석에서 변수 축소방법으로 최근에는 Lasso 계열의 접근법이 연구되고 있다. 본 연구에서는 활용성이 높은 통계모형인 일반화가법모형에 Lasso 계열의 모형 중에서 Group Lasso와 Elastic net 모형을 적용하는 방법을 제시하고 이들의 해를 구하는 절차를 제안하였다. 그리고 제안된 방법을 모의실험과 실제자료인 회계년도 2005년 자동차보혐 자료에 적용을 통해 비교하여 보았다. 그 결과 본 논문에서 제안한 Group Lasso와 Elastic net을 이용하여 변수 축소를 통한 일반화가법모형이 기존의 방법보다 더 나은 결과를 제공하는 것으로 분석 되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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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.

• 응용통계연구
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• 제19권3호
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• pp.461-479
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• 2006

본 논문에서는 이원오차성분을 갖는 패널회귀모형에서 모형식별을 위하여 LM 검정통계량을 유도하고 검정통계량의 연산을 위하여 인공회귀방법(Double-Length Artificial Regression, DLR)을 이용한다. 모의 실험 결과, 소표본의 경 우에는 Outer-Product Gradient(OPG)에 근거한 LM 검정통계량은 유위수준이 과대기각하는 경향을 보인 반면 DLR에 근거한 LM 검정통계량은 명목유의수준을 잘 유지하고 검정력도 높게 나타났다.

• 응용통계연구
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• 제14권2호
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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.