• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권4호
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• pp.683-691
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• 2012

$4{\times}4$ 그레코라틴방격모형은 모집단의 분포에 상관없이 주효과 검정을 위한 순위변환 통계량의 검정력이 모수적 통계량의 검정력보다 전체적으로 높은 우위성을 갖는다. 효과크기가 균등간격이 아닌 경우에 주효과 검정을 위한 순위변환 통계량의 검정력은 효과크기가 균등간격인 경우보다 다소 낮지만 모수적 통계량의 검정력에 비하여 월등한 비교우위를 갖는다. 순위변환 통계량의 검정력은 블럭효과의 수가 줄어들거나 효과크기가 작아질수록 모수적 통계량의 검정력보다 월등히 우세함을 보인다. 블럭효과들이 존재할 때는 주효과에 비하여 블럭효과들이 모두 작거나 하나의 블럭효과에 편중된 경우에 순위변화 통계량의 검정력이 모수적 통계량의 검정력보다 더욱 우수하다. 이는 상호작용없이 다인자인 네 개의 주인자 및 블럭인자만으로 구성된 그레코라틴방격모형의 특성에 의한 결과로, 앞으로 구체화하지 못한 다인자로 구성된 요인실험계획모형 등에 확대 적용할 순위변환기법의 가능성을 제시한다.

• 응용통계연구
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• 제21권2호
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• pp.327-340
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• 2008

본 연구에서는 오차항이 AR(1)을 따르는 회귀모형에서 올바른 추론을 도출하고자 모형식별의 문제를 다루었다. 이를 위해 Box-Cox 변환된 회귀모형을 고려하여 (i) Box-Cox 변환모형과 AR(1) 오차에 대한 동시 검정, (ii) AR(1) 오차가 존재하는 모형에서의 Box-Cox 변환모형에 대한 검정 그리고 (iii) 모형이 Box-Cox 변환되어 있을 때 오차가 AR(1) 과정을 따르는지에 대한 LM 검정통계량을 유도하였다. 특히 LM 검정방법에서 여러개의 모수가 비선형관계를 형성하고있어 정보행렬의 추정은 계산상 매우 어렵다. 따라서 정보행렬의 원소에 대한 기대값을 구함에 있어 Taylor전개를 이용하여 정보행렬을 구하고 이에 기반을 둔 LM 검정통계량($LM_E$)를 제안하고 모의실험결과 $LM_E$가 기존의 헤시안행렬에 기반을 둔 LM 검정통계량($LM_H$)에 비하여 유의수준을 잘 유지하고 있는 것으로 나타났다.

• 한국경제지리학회지
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• 제16권3호
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• pp.458-471
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• 2013

본 논문은 토지 이용 변화를 예측하는 계량 모형의 정확도 평가에 필수적인 통계량인 성능 지수를 심도 있게 이해하는 것을 목적으로 한다. 이 통계량은 기존의 토지 이용 변화 연구에서 소개된 예측 모형의 정확도를 평가하는 다른 통계량들 (예: 카파 통계량)의 단점을 보완하여 만들어진 것이나, 이 또한 계량 모형의 예측력을 명확하게 평가하고 해석하기에는 제한적이다. 본 논문에서는 성능 지수의 보다 명확한 해석을 위해서 결과물의 공간해상도를 고정해야 함을 밝히고, 그 특정 공간해상도를 "성능 해상도"라 정의한다. 성능 해상도는 예측오류가 현격하게 줄어들면서 계량모형의 예측력이 증가하는 시점의 공간해상도를 일컫는다. 따라서 토지 이용 변화 예측 모형의 예측력을 정확하게 평가하기 위해 두 통계량, 즉 성능 지수와 성능 해상도를 함께 이용할 것을 제안한다.

• 응용통계연구
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• 제28권2호
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• pp.123-136
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• 2015

관측 가능한 변수들 사이의 관계를 묘사한 갈릴레오의 물리학 법칙 발견 이후, 과학은 큰 성과를 거두며 발전해왔다. 그러나, 관측할 수 없는 변량효과를 함께 이용하여 더 많은 자연 현상을 설명할 수 있게 되었고, 이를 이용한 최초의 통계적 모형인 혼합효과모형이 소개되었다. 계산기술의 발달과 더불어 복잡한 현상에 대한 추론을 위하여 혼합효과모형은 그 중요성이 더욱 커지고 있다. 이러한 혼합효과모형은 최근 다단계 일반화 선형모형을 포함한 여러 모형으로 확장되었으며, 관측할 수 없는 변량효과를 추론하기 위한 다단계 가능도가 제시되었다. 혼합효과모형 특집호를 통해 이러한 모형들이 여러 통계학적 문제점을 해결하는 과정을 제시하고, 앞으로 어떤 확장이 추가적으로 요구되는 지에 대하여 논할 것이다. 빈도록적 접근법과 베이지안 접근법을 함께 다룬다.

• 응용통계연구
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• 제12권2호
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• pp.315-323
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• 1999

이 논문에서는 국내 우편통계의 현황에 대하여 간략히 언급하고 있으며 접수 우편물량에 대한 기술통계와 배달 우편물량에 대한 추정을 다루고 있다. 성장곡선모형을 이용하여 접수 우편물량에 대한 예측을 논의하였고 성장곡선모형 중에서 삼차곡선이 매우 잘 적합시키는 것을 확인할 수 있었다. 또한 체신청별 배달 우편물량을 체신청별 접수 우편물량과 마코프 연쇄에서 나타나는 전이행렬을 이용하여 추정하였으며 이는 표본이 비추정의 기본 개념과 일맥 상통함을 발견하였다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2003년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.335-340
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• 2003

최근 들어 생존분석 기법이 여러 분야에서 관심을 모으고 있을 뿐 아니라 생존자료를 분석하기 위한 여러 패키지들도 개발되어 연구되고 있다. 본고에서는 생존분석의 여러 모형을 간략히 소개하고 생존자료를 분석하기 위하여 널리 사용되고 있는 패키지인 SAS, SPSS, STATA의 기능을 찾아보고 그들의 특징을 비교 조사할 것이다.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제1권1호
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• pp.38-64
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• 1973

본논문은 한국 주요도시의 인구 유출입현상을 통계적으로 구명하고 구명된 결과를 기초로 하여 앞으로의 인구를 예측하는 데에 목적이 있다. 이를 위하여서 간단한 마아코프 연쇄를 이용한 인구이동모형을 선정하고 센서스 자료를 적용하였다. 인구의 예측에는 흔희 단순 L-곡선(simple logistic curve)을 사용하는 것이 일반적인 방법이나 도시인구의 유출입과 같은 사회적 인구증가율을 내포하고 있는 경우에는 적당한 방법이라고 할 수 없겠다. 본논문은 5개의 장과 부록으로 구성되어 있으며 2장에서는 모형과 기초자료의 분석이 있고 3장에서는 모형의 적용, 4장에서는 도시 인구흡인력 등에 관련된 제반 통계량을 추정하였다. 마지막 장은 결과의 평가로 삼았다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2002년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.25-28
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• 2002

비선형모형분석의 초기 단계에서 초기값(starting value, initial parameter value)를 결정하는 문제는 비선형모형의 모수추정을 위한 반복기법의 수렴속도나 국소값(local minimum)문제에 영향을 주게 된다. 본 논문을 통하여 탐색적 자료분석이 초기값를 결정하는 데 도움을 줄 수 있음을 보이고자 한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제1권1호
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• pp.131-140
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• 1994

Box-Jenkins 시계열 분석에서 모형검진을 위한 통계량으로 잔차의 자기상관함수를 이용한 Box와 Pierce(1970)의 포트맨토우 검정과 Ljung과 Box(1978)의 변형된 포트맨토우 검정을 Basawa(1987)가 제안한 예측오차를 이용한 모형 검진 방법과 비교, 분석하였다. 시뮬레이션 연구를 수행하여 경험적 평균, 분산 및 유의 수준을 비교하여 과대적합의 방법을 이용하여 검정력을 비교하였다.

• 응용통계연구
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• 제35권1호
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• pp.131-146
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• 2022

로지스틱 회귀 모형은 다양한 분야에서 범주형 종속 변수를 예측하거나 분류하기 위한 모형으로 많이 사용되고 있다. 로지스틱 회귀 모형에 대한 전통적인 베이지안 추론 기법으로 메트로폴리스-헤이스팅스 알고리즘이 많이 사용되었지만, 수렴의 속도가 느리고 제안 분포에 대한 적절성을 보장하기 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 모형에 대한 베이지안 추론 방법으로 Frühwirth-Schnatter와 Frühwirth (2007)에서 제안된 보조 혼합 샘플링(auxiliary mixture sampling) 기법을 사용하였다. 이 방법은 모형의 선형성과 정규성을 만족시키기 위해 두 단계에 거쳐 잠재변수를 도입하며, 결과적으로 깁스 샘플링을 통한 추론을 가능하게 한다. 제안한 모형의 효과를 검증하기 위해 2020년 지역사회 건강조사 당뇨병 자료에 적용하여 메트로폴리스-헤이스팅스를 사용한 모형과 추론 결과를 비교 분석하였다. 또한, 다양한 분류 모형들과 본 논문에서 제안한 모형의 분류 성능을 비교한 결과 제안된 모형이 분류 분석에서도 좋은 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.