• Title/Summary/Keyword: 통계 모형

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Small Area Estimation Using Bayesian Auto Poisson Model with Spatial Statistics (공간통계량을 활용한 베이지안 자기 포아송 모형을 이용한 소지역 통계)

  • Lee, Sang-Eun
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.19 no.3
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    • pp.421-430
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    • 2006
  • In sample survey sample designs are performed by geographically-based domain such as countries, states and metropolitan areas. However mostly statistics of interests are smaller domain than sample designed domain. Then sample sizes are typically small or even zero within the domain of interest. Shin and Lee(2003) mentioned Spatial Autoregressive(SAR) model in small area estimation model-based method and show the effectiveness by MSE. In this study, Bayesian Auto-Poisson Model is applied in model-based small area estimation method and compare the results with SAR model using MSE ME and bias check diagnosis using regression line. In this paper Survey of Disability, Aging and Cares(SDAC) data are used for simulation studies.

Nonparametric Bayesian Statistical Models in Biomedical Research (생물/보건/의학 연구를 위한 비모수 베이지안 통계모형)

  • Noh, Heesang;Park, Jinsu;Sim, Gyuseok;Yu, Jae-Eun;Chung, Yeonseung
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.27 no.6
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    • pp.867-889
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    • 2014
  • Nonparametric Bayesian (np Bayes) statistical models are popularly used in a variety of research areas because of their flexibility and computational convenience. This paper reviews the np Bayes models focusing on biomedical research applications. We review key probability models for np Bayes inference while illustrating how each of the models is used to answer different types of research questions using biomedical examples. The examples are chosen to highlight the problems that are challenging for standard parametric inference but can be solved using nonparametric inference. We discuss np Bayes inference in four topics: (1) density estimation, (2) clustering, (3) random effects distribution, and (4) regression.

Small Area Estimation to Unemployment Statistics in Korea (시군 실업통계 작성을 위한 소지역 추정모형)

  • Kim, Jin;Kim, Jae-Kwang
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • v.17 no.3
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    • pp.337-347
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    • 2010
  • Most sample surveys are designed to estimate reliable statistics for the whole population and for some large subpopulations. However, the research for small area estimation have been increasing in recent years because users demand to reliable estimates for smaller subpopulations like small areas or specific domains. In Korea, the Economically Active Population Survey(EAPS) is the main household survey that produces monthly unemployment rates for nationwide and 16 large areas (7 metropolitans and 9 provinces) in Korea. For county level estimation, direct estimators are not reliable because of the small sample sizes. We consider small area estimation of the county level unemployment ratesfrom the sample observations in EAPS. To do this, we use an area level model to "borrow strength" from the auxiliary information, such as administrative data and census data. The proposed method is based on the assumption of normality of the model errors in the area level model. The proposed method is compared with the other alternatives in terms of the estimated mean squared errors.

Introduction of a Nonlinear Regression Analysis System NLIN2000 (비선형회귀분석을 위한 통계소프트웨어 NLIN2000)

  • 강근석;심규호
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.17 no.1
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    • pp.173-184
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    • 2004
  • A statistical software for nonlinear regression analysis, NLIN2000, is introduced. This software, operated tinder the Window systems, has many user-friendly functions and Provides various statistics. As an upgraded version of the Previous Program operated under the DOS system, NLIN2000 provides easier steps for model specification and fitting process than any other statistical packages. Also it has a database system for model functions which has addition and deletion options. While it can be a useful research tool for statisticians, NLIN2000 can be used practically also by researchers in many other scientific fields, who needs nonlinear regression analysis for their study.

RegARIMA 모형을 이용한 음력 명절효과의 검정에 관한 연구

  • Mun, Gwon-Sun
    • Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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    • 2005.05a
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    • pp.73-77
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    • 2005
  • 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.

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Model identification of spatial autoregressive data analysis (공간 자기회귀모형의 식별)

  • 손건태;백지선
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.10 no.1
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    • pp.121-136
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    • 1997
  • Spatial data is collected on a regular Cartesian lattice. In this paper we consider the model indentification of spatial autoregressive(SAR) models using AIC, BIC, pattern method. The proposed methods are considered as an application of AIC, BIC, 3-patterns for SAR models through three directions; row, column and diagonal directions. Using the Monte Carlo simulation, we test the efficiency of the proposed methods for various SAR models.

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Trend in Fuzzy Regression Model

  • 최승회;김해경;정은경
    • Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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    • 2004.11a
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    • pp.73-77
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    • 2004
  • 종속변수와 독립변수 사이의 통계적인 관계를 설명하기 위해 사용되는 회귀모형을 분석하는 방법을 회귀분석이라 한다. 독립변수와 종속변수가 퍼지수인 퍼지회귀모형을 추정하기 위해 최소전대편차추정량을 제시하고. 예제를 이용하여 퍼지최소절대편차회귀모형과 퍼지최소자 승회귀모형의 효율성을 평가한다.

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유한모집단에서 모형-기반 합성추정치의 예측

  • Sin, Min-Ung;Kim, Ik-Chan
    • Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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    • 2003.05a
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    • pp.131-136
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    • 2003
  • 소지역에서 유한모집단의 총계등을 추정하는데 있어서 모형-기반 합성치를 예측한다. 즉, 예측(prediction) 문제로 추정치를 다룬다. 초모집단(super-population) 확률 모형을 세우고 최적의 예측치를 유도한다.

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패널 승법 계절 시계열 모형의 동질성 검정과 적용

  • 이성덕;김성호;차경엽
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • v.3 no.1
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    • pp.29-37
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    • 1996
  • 계절성을 갖는 승법 계절 혼합 시계열 모형들의 동질성 검정을 위하여 Wald 검정 통계량을 구하고 그 극한 분포가 ${\chi}^2$-분포함을 보였으며 시뮬레이션 연구를 통하여 뒷받침하였다. 도시 규모가 비슷한 우리나라 지역별 평균 온도자료를 가지고 이 동질성 검정을 수행하여 시계열을 지역별로 모형화하여 예측한 것과 동질성이 있는 것을 묶고 모형화하여 예측한 것에 대한 예측 오차를 비교하였다.

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Spatial Characteristics for Statistical Downscaling of Rainfall Data (강우의 통계학적 다운스케일링을 위한 공간특성 분석)

  • Lee, Jeong Eun;Lee, Jeongwoo;Kim, Chul Gyum;Kim, Nam Won
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.166-166
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    • 2018
  • 수자원 분야의 기후변화 연구에서 유출분석을 위한 장기유출모형의 입력자료로 일단위의 기상자료가 요구된다. 이러한 일자료의 생성을 위해 통계학적 다운스케일링 기법 중 추계학적 기상모의모형이 가장 널리 적용되고 있다. 또한, 유역단위의 합리적 유출분석을 위해서는 기상모의모형을 이용한 일자료 발생시 기상관측지점 간의 공간상관성 확보가 선행되어야 한다. 이러한 문제점을 극복하기 위한 다지점 추계학적 기상모형의 개발 및 적용에 앞서 기존모형의 강우 발생과 크기와 관련된 주요요소들의 공간적인 특성을 분석하고자 하였다. 따라서, 본 연구에서는 국내 기상청 지점의 관측자료를 중심으로 모형의 강우발생과 관련된 강우/무강우 발생확률, 강우크기와 관련된 월강우량의 평균값, 월평균 강우량의 표준편차, 왜곡도를 산정하였다. 이를 중심으로 전국에 걸친 공간특성 분석을 통하여 다지점 추계학적 기상모의모형의 개발 및 적용시 고려해야 될 사항을 도출하고자 하였다.

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