• 응용통계연구
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• 제35권3호
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• pp.385-393
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• 2022

본 논문에서는 시계열 예측 분야에서 잘 알려져 있는 단변량 시계열 모형들을 이용하여, 그들의 단순 조합이 어떤 예측력을 보여주는지 연구한다. 고려된 단변량 시계열 모형으로는, 지수평활 및 ARIMA(autoregressive integrated moving average) 모형들과 그들의 확장된 형태인 모형들 그리고 예측의 벤치마크 모형으로 자주 사용되는 비계절 및 계절 랜덤워크 모형이다. 단순 조합의 방법은 중앙값과 평균을 이용하였으며, 검증을 위하여 사용된 데이터셋은 3,003개의 시계열 자료로 구성된 M3-competition 자료이다. 예측 성능을 sMAPE(symmetric mean absolute percentage error)와 MASE(mean absolute scaled error)로 평가한 결과, 단변량 시계열 모형들의 단순 조합이 아주 우수한 예측력을 가지고 있음을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제36권2호
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• pp.115-127
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• 2023

다항 프로빗 모형은 다중 분류와 선택 모형에서 흔히 사용하는 모형이다. 다항 프로빗 모형을 추정하기 위해 일반적으로 널리 사용하는 베이지안 접근법인 마르코프 연쇄 몬테카를로(MCMC) 방법은 계산 복잡도가 매우 높다는 문제점을 가지고 있다. 반면, 변분 베이즈 방법은 MCMC 방법보다 계산 복잡도는 낮으면서도 분류 성능적인 면에서 큰 차이가 나지 않아 더 효율적인 방법으로 알려져 있다. 본 연구에서는 가우시안 과정에 기반한 다항 프로빗 모형을 설명하고 해당 모형에 적용할 수 있는 변분 베이지안 근사법을 알아보고자 한다. 그리고 UCI에서 제공되는 쥐 단백질 발현 데이터에 가우시안 과정 분류에 대한 변분 베이지안 다항 프로빗 모형을 적용하여 그 성능을 확인하고 나이브 베이즈, K-최근접 이웃법, 서포트 벡터 머신 분류기의 성능과 비교한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.545-558
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• 2022

본 연구의 목적은 전통적인 통계과 기계학습(Machine Learning)을 통해 중국 문화산업 기업의 재무적 곤경을 정확하게 예측하는 분석 모형을 탐색하는 데 있다. 예측모형을 구축하기 위하여 중국 128개 문화산업상장 기업의 데이터를 수집하였다. 25개 설명변수로 이뤄진 데이터베이스를 토대로 판별분석과 로지스틱 회귀(Logistic) 등 전통적인 통계 방법과 서포트 벡터 기계(SVM), 결정 트리(Decision Tree)와 랜덤 포레스트(Random Forest) 등 기계학습을 이용한 예측모형을 구축하고 각 모형의 성능 평가를 위해 Python 소프트웨어를 사용한다. 분석 결과, 예측 성능이 가장 좋은 모형은 랜덤 포레스트(Random Forest) 모형으로 95%의 정확도를 보였다. 그 다음은 서포트 벡터 기계(SVM) 모형으로 93%의 정확도를 보였다. 그 다음은 결정 트리(Decision Tree) 모형으로 92%의 정확도를 보였다. 그 다음은 판정분석 모형으로 89%의 정확도를 보였다. 예측 효과가 가장 낮은 모형은 로지스틱 회귀(Logistic) 모형으로 88%의 정확도를 보였다. 이는 중국 문화산업 기업의 재무적 곤경을 예측하면서 기계학습 모형이 전통적인 통계 모형보다 더 좋은 예측 효과를 얻을 수 있음을 설명한다.

• 응용통계연구
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• 제37권3호
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• pp.339-353
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• 2024

비율자료와 같이 반응변수가 제한된 구간에 속하는 경우 비대칭성이나 이분산성의 문제들로 인해 정규성 가정을 기반으로 하는 회귀모형의 적용은 부정확한 결과가 도출될 수 있다. 이러한 경우 대안으로 베타회귀모형이 고려된다. 베타회귀모형은 베타분포를 평균과 정밀도 모수로 재모수화 하였을 때, 반응변수가 베타분포를 따른다는 가정하에 평균과 정밀도에 대한 하위모형을 갖는 회귀모형으로 자료의 이분산성을 쉽게 고려할 수 있다. 본 연구에서는 두 가지 실증분석에서 비율자료에 베타회귀모형을 적합하여 분석하고자 한다. 특히, 제6기 국민 건강조사자료를 통해 흡연율과 커피 섭취와의 연관성을, COVID-19 자료를 기반으로 미국의 지역 특성들과 누적 사망률의 연관성을 고찰한다. 각 분석에서는 보통최소제곱 회귀모형과 베타회귀모형 및 확장된 베타회귀모형을 적용하여 최적의 모형을 선택하고 결과를 해석한다. 분석의 결과는 비율자료에서 베타회귀모형 및 확장된 베타회귀모형 적용의 적절성을 입증한다.

• 한국도로학회논문집
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• 제12권2호
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• pp.43-49
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• 2010

본 연구는 청주시의 가로구간 교통사고를 다루고 있다. 연구의 목적은 가로구간의 사고모형을 개발하는 데 있다. 이를 위해서 이 연구에서는 전체 322개 세부구간으로 분리된 간선도로의 사고 자료를 이용하여 ZAM 모형을 개발하는데 중점을 두고 있다. ZAM 모형의 일종인 ZIP(zero inflated Poisson model)과 ZINB(zero inflated negative binomial model)를 중심으로 분석한 연구의 주요결과는 다음과 같다. 첫째, 모형의 적합성을 결정하는 Vuong 통계 값과 과분산계수 ${\alpha}$의 t 통계 값을 바탕으로 개발된 다양한 모형을 평가한 결과, 포아송, 음이항, ZIP 및 ZINB 회귀모형 중 ZINB 모형이 최적인 것으로 나타난다. 둘째, ZINB 모형은 t, ${\rho}$ 및 ${\rho}^2$값 (0.63)의 관점에서 보면, 다른 모형에 비해서 통계적으로 매우 의미 있는 모형으로 평가된다. 마지막으로, 개발된 ZINB 모형의 사고 요인은 교통량, 진출입구 수 그리고 중앙분리대 길이로 분석된다. 교통량과 진출입구 수는 사고발생에 '+'요인, 그리고 중앙분리대 길이는 '-'요인으로 평가된다.

• 응용통계연구
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• 제17권3호
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• pp.403-418
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• 2004

시간에 따라 얻어진 공간 자료를 공간시계열 자료라 하며 이러한 자료를 분석하기 위해 사용되는 모형이 공간시계열 모형이다. 최근 곤충학과 생태학에서 공간시계열 모형을 이용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 온실에 있는 곤충의 마리수를 ARMA 모형과 자기회귀 오차모형을 이용한 공간시계열 모형으로 분석하였다. 자료에 포함된 이상점은 분산도(Variogram) 추정에 많은 영향을 주기 때문에 Mugglestone (2000)의 이상점 수정법을 이용하여 수정하였다. 공간시계열 모형들과 시계열 요인을 배제한 공간모형을 MSE와 MAPE를 이용하여 비교하였다.

• 응용통계연구
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• 제11권2호
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• pp.415-421
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• 1998

Mangat(1994)는 Mangat-Singh(1990)이 제안한 2단계 관련질문모형의 사용 절차를 좀 더 단순화시킨 개선된 관련질문모형을 제안하였다. 본 논문에서는 Mangat(1994)의 개선된 관련질문모형을 무관질문모형으로 확장하고자 한다. 또한, 제안한 무관질문모형이 Mangat의 개선된 관련질문모형과 Greengerg dt al.(1969)의 무관질문모형보다 효율적임을 보였고, 김종호 외(1992) 2인이 제안한 2단계 무관질문모형보다 효율적이 되는 조건을 제시하였다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2002년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.51-59
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• 2002

스포츠 통계와 관련된 주제들은 경기결과의 설명 예측력 분석, 선수와 팀 평가, 경기내용의 요약, 경기의 환경적 요인 평가, 경기 규칙 분석, 경기결과의 시각적 표현, 토너먼트 구조 연구 등의 영역으로 다양하다. 이 글에서는 야구 축구 농구 테니스 종목을 중심으로 통계적 방법을 적용하여 스포츠 현장의 문제를 어떻게 접근하고 있는지를 개괄하였다. 전통적으로 스포츠 통계는 선수와 팀 그리고 전략의 평가가 주를 이루었지만, 오늘날 스포츠통계는 경기의 잠재적, 외적 요인 등의 주제로 관심영역을 넓혀가고 있다. 그러나 국내에서는 경기내용의 기술적(descriptive) 분석이 주류를 이루고 있으며, 전문적 수준의 통계적 접근은 활발하지 못하고 있다. 현장과 자료의 특성을 고려하여 통계와 스포츠(체육)분야의 다양한 협동연구가 필요하다.

• 응용통계연구
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• 제27권7호
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• pp.1151-1161
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• 2014

비선형모형에 대한 최적실험은 주어지는 모수의 초기값에 의존하는 특징이 있음에도 불구하고 비선형모형에 대한 최적실험은 비선형모형이 주류인 생물이나 화학공학 통계분야에서는 끊임없이 연구되어 왔다. 본 연구에서는 실험자가 다수의 실험목적을 가지고 있는 환경에서 상충되는 목적간의 균형을 맞추는 관점에서 비선형 모형에 대한 최적실험 기준을 제약 실험으로 살펴보았다. 문헌에서 존재하는 기존의 방법 뿐 아니라 새로운 융합기준도 적용하였는데 시나리오 별로 그 적용 형태를 몇 가지 비선형 모형을 통하여 알아보았다.

• 응용통계연구
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• 제27권2호
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• pp.227-237
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• 2014

우리는 회귀분석에서 설명변수들 중 일부가 질적 변수인 경우 지시변수를 사용한다. 또한 공분산분석모형에서는 관심인자의 효과에 대한 유의성 검정시 연속변수인 공변수로 주어지는 방해인자를 미리 회귀분석으로 제거한다. 지시변수 사용 회귀모형이나 공분산분석모형을 위한 확증적 자료분석 전에 탐색적 자료분석의 한 수단으로서 자료깊이에 근거한 DD-plot을 이용하면 집단 간의 차이를 쉽게 알아볼 수 있다. 이 방법은 오차항의 통계모형을 가정하지 않으므로 유용한 탐색적 방법이 될 수 있다. 몇 가지 사례들을 통하여 DD-plot이 지시변수 사용 회귀모형이나 공분산분석모형을 위한 그래픽 탐색적 자료분석방법으로서 유용함을 보였다.