• 제목/요약/키워드: 통계 모형

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보조 혼합 샘플링을 이용한 베이지안 로지스틱 회귀모형 : 당뇨병 자료에 적용 및 분류에서의 성능 비교 (Bayesian logit models with auxiliary mixture sampling for analyzing diabetes diagnosis data)

  • 이은희;황범석
    • 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.

외환위기하에 경제예측 -기업경기실사지수를 이용한 GDP 단기예측- (Economic Forecasting under the Korean Currency Crisis: Short-term Forecasting of GDP with Business Survey Data)

  • 이긍희
    • 응용통계연구
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    • 제12권2호
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    • pp.397-404
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    • 1999
  • 1997년말 발생한 외환위기 이후 불확실성의 증대로 시계열모형을 이용한 경제예측에 한계가 노정되고 있다. 이를 극복하기 위하여 경제주체의 기대(expectation)를 파악할수 있는 기업경기실사지수를 경제예측에 도입할 필요가 있다. 본고에서는 기업경기실사지수를 이용한 모형과 시계열모형을 추정하고 이들을 예측력 측면에서 비교, 분석해보았다. 분석결과 불확실성이 높았던 외환위기이후 기간에는 기업경기실사지수를 이용한 모형이 시계열모형보다 예측력면에서 우수한 것으로 나타났다.

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시계열모형에서 추정함수를 이용한 로버스트 추론방법 (Robust Estimation using Estimating Functions for Time Series Models)

  • 차경엽;김삼용;이성덕
    • 응용통계연구
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    • 제12권2호
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    • pp.479-490
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    • 1999
  • 선형시계열모형인 AR(1)모형과 비선형시계열모형인 RCA(1), ARCH(1)모형에서 이상치(Outlier)가 존재할 경우 최소제곱추정량과 M추정량간의 점근상대효율(Asymptotic Relative Efficiency: ARE)을 구하여 두 추정량의 로버스트 성질을 비교·분석하였다. 또한 여러 유계함수(Huber, Tukey, Andrews, Hampel)들을 M추정함수에 적용하여 각각의 유계함수들을 비교·분석하였다.

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복잡한 시뮬레이션에서 입력 파라메터의 통계적 추정 문제 (Statistical Estimation of the Input Parameters in Complex Simulation Code)

  • 박정수
    • 응용통계연구
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    • 제12권2호
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    • pp.335-345
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    • 1999
  • 시뮬레이션 실행 시간이 매우 오래 걸려서 보통 이용하는 비선형최고제곱법으로는 시뮬레이션의 입력 파라메터(또는 절대 상수)를 추정하기 힘든 경우의 추정 문제를 통계적인 메타모델을 이용하여 해결하는 방법에 대하여 기술하였다. 미리 답을 알고 있는 장난감 모형을 이용하여 절대 상수를 추정하기 위해 사용되는 세가지 통계적 메타모델들(전통적 희귀모형, 공간적 선형모형 그리고 projection pursuit 희귀모형)의 성능을 비교하였다. 그 결과 일양 크리깅(universal Kriging)에 의한 공간적 모형이 가장 우수하였고, 이를 실제 핵융합 시뮬레이션 자료에 적용하여 절대 상수를 추정하였다.

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소지역에서 Pseudo-EBLUP 추정

  • 신민웅;백정용;김익찬
    • 한국통계학회:학술대회논문집
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    • 한국통계학회 2003년도 추계 학술발표회 논문집
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    • pp.111-115
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    • 2003
  • 소지역 모형들은 고정된(fixed)효과와 랜덤 효과를 포함하는 일반적 선형 혼한 모형의 특별한 경우로 간주될 수 있다. 소지역 평균이나 종계는 고정된 효과와 랜덤 효과의 일치 결합으로 표현될 수 있다. 블록 대각 공분산 구조를 갖는 선형 혼합모형(mixed model) 아래서 EBLUP은 실재문제에 있어서 많이 소지역 모형에 응용된다. 설계 가중값(design weight) 들에 의존하고 설계-일치(design consistency) 성질을 만족하는 Pseudo-EBLUP 추정량들은 소지역추정에서 합해지면 (aggregated) 사후-수정(post-adjustment)없이 벤치마킹 성질을 만족한다.

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기하브라우니안모션 모형을 이용한 주가시계열 분석 (The Analysis of the Stock Price Time Series using the Geometric Brownian Motion Model)

  • 김진경
    • 응용통계연구
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    • 제11권2호
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    • pp.317-333
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    • 1998
  • 기하브라우니안모션(geometric Brownian motion) 모형과 자기상관(autoregressive) 모형을 이용하여 최근 우리나라의 주가(지수)시계열을 분석하고, 이 두 모형을 예측의 관점에서 비교하였다. 고려한 7개의 주가(지수)시계열 모두에서 예측을 시행할 때 이용하는 자료의 개수가 작을수록 기하브라우니안모션 모형 이 상대적으로 더 나은 예측치를 주는 것으로 나타났다.

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다항 로짓 회귀모형에서의 그룹화 전략을 이용한 적합도 검정 방법 비교 (Comparison of Goodness-of-Fit Tests using Grouping Strategies for Multinomial Logit Regression Model)

  • 송미경;정인경
    • 응용통계연구
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    • 제26권6호
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    • pp.889-902
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    • 2013
  • 지금까지 제안되어 있는 다항 로짓 회귀모형의 적합도 검정 방법들에 대하여 저자들이 제안한 방법들이 타당한지를 확인하고자 본 연구를 진행하였다. 여러 검정 통계량들 중 그룹화 전략을 이용한 통계량들 (Fagerland 등, 2008; Bull, 1994; Pigeon과 Heyse, 1999)을 선정하였고, 이러한 통계량의 기반이 되는 피어슨 ${\chi}^2$ 통계량 또한 같이 비교하였다. 제안된 분포가 모의실험의 상황 하에 얻어지는 귀무분포와 유사한지, 그리고 부적절한 모형의 판별을 적절히 수행하는지에 대하여 확인하였으며, 실제 자료에 세 가지 방법을 적용한 결과를 비교, 평가하였다.

2단계 이표본 무관질문모형 (Two-Stage Two Sample Unrelated Question Model)

  • 이기성;홍기학
    • 응용통계연구
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    • 제13권2호
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    • pp.575-590
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    • 2000
  • Greenberg et al.(1969)은 무관질문모형에서 무관한 속성이 미지인 경우 두 개의 독립표본을 이용하여 민감한 속성에 대한 모비율을 추정해 내는 이표본 무관질문모형을 제안하였다. 본 논문에서는 Mangat-Singh(1990)의 모형을 개선한 형태의 김종호 외 2인(1992)이 제안한 2단계 무관질문모형과 이기성과 홍기학(1998)이 제안한 개선된 무관질 문모형을 무관한 속성이 미지일 때 두 개의 독립표본을 이용하는 2단계 이표본 무관질 문모형과 개선된 이표본 무관질문모형으로 확장하였다. 그리고, Greenberg et al. 의 모형과 2단계 이표본 무관질문모형, 그리고 개선되 이표본 무관질문모형과의 효율성을 비교 하였다.

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간헐적인 패널 1차 자기회귀과정들의 동질성 검정과 적용 (Test of Homogeneity for Intermittent Panel AR(1) Processes and Application)

  • 이성덕;김선우;조나래
    • 응용통계연구
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    • 제27권7호
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    • pp.1163-1170
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    • 2014
  • 간헐적인 패널 시계열 자료의 개념과 구조를 소개하고, 간헐적인 패널 시계열 자료의 모형으로 간헐적인 패널 1차 자기회귀 모형을 고려하였다. 간헐적인 패널 1차 자기회귀 모형의 동질성 검정을 위하여 Wald 검정통계량을 제안하고, 그 극한분포를 제시하였다. 또한 동질성이 만족되는 경우 시점 별 평균을 이용하여 종합한 자료로 모형을 적합하였다. 이 모형의 동질성 검정 통계량의 극한분포가 $^x2$분포에 잘 따르는지를 알아보기 위해 모의실험을 실시하고, 실제 자료 분석으로 지역별 월별 Mumps 자료에 간헐적인 패널 1차 자기회귀 모형을 적합하여 동질성 검정을 수행한 결과 동질성을 만족하였다. 동질성이 만족된 지역별 월별 Mumps 자료를 시점 별 평균을 이용하여 종합하고 1차 자기회귀 모형으로 적합하였다.

다양한 관측네트워크에서 얻은 공간자료들을 활용한 계층모형 구축 (On the Hierarchical Modeling of Spatial Measurements from Different Station Networks)

  • 최지은;박만식
    • 응용통계연구
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    • 제26권1호
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    • pp.93-109
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    • 2013
  • 지리통계자료는 관측지점이 지도 상에 점으로 표현되고 그 지점에서만 자료가 관측되는 측정값이다. 이러한 지리통계자료는 매우 다양한 관측망에서부터 얻어진다. 지리통계자료를 분석하고 예측함에 있어서 하나의 자료만 이용하는 것보다는 유사한 패턴을 갖는 다른 관측망에서 얻어지는 여러 자료들을 함께 사용한다면 예측력을 향상시킬 수 있을 것이다. 본 논문에서는 서로 다른 관측망에서 얻은 두 가지의 공간자료를 이용하여 분석 및 예측하고 이를 위해 공간적 연관성을 파악할 수 있는 적절한 계층모형을 구축하였다. 그리고 선형회귀모형에 근간을 둔 크리깅 결과와 계층모형 하에서의 결과를 여러 검증방법을 통해 비교하였다. 이 논문에서는 도시대기측정망에서 측정된 이산화황과 지상기상관측망에서 측정된 풍속자료를 이용하여 계층모형을 구축하고 이산화황만을 이용한 선형모형과 비교하였다. 또한 각 모형에 의한 이산화황 예측지도를 구성하였다.