• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.15 no.6
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• pp.1013-1026
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• 2008

Kolmogorov-Smirnov(K-S) statistic has been widely used for the model validation of credit rating models. Validation criteria for the K-S statistic is empirically used at the levels of 0.3 or 0.4 which are much larger than the critical values of K-S test statistic. We examine whether these criteria are reasonable and appropriate through the simulations according to various sample sizes, type II error rates, and the ratio of bads among data. The simulation results say that the currently used validation criteria are too lower than values of K-S statistics obtained from any credit rating models in Korea, so that any credit rating models have good discriminatory power. In this work, alternative criteria of K-S statistic are proposed as critical levels under realistic situations of credit rating models.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• v.10
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• pp.164-177
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• 1981

진보된 수리적 통계이론의 발전과 이의 실용을 위한 통계적 처리방법의 개발이 신속히 이루어지고 있는 것이 현대통계학의 추세이다. 이에 부합되는 통계학 교육을 위하여는 우리의 통계학 교육의 현황을 분석하여 이를 토대로 체계적인 교육을 추구하여야 할 것이다. 국내대학에 통계학과가 설립된 이래 교수의 부족, 통계학에 대한 인식의 부족 등에도 불구하고 통계학 교육은 꾸준한 발전을 계속하고 있다고 할 수 있다. 그러나 대다수의 통계학과가 설립된지 오래지 않아 교육과정에 대한 검토와 연구가 부족했던 것이 사실이다. 한편, 국내 통계학과들은 경상계 대학과 자연계 대학에 소속된 학과들로 대별될 수 있다. 이러한 점과 함께 교수의 부족, 교육시설의 빈곤으로 인하여 전체적으로 교육과정의 공통성이 결여되어 있으며 실용적인 면의 교육에 소홀한 경향이 있다. 따라서 통계학 교육의 체계적인 확립과 발전을 위하여 교육과정의 모형이 절실히 요구된다고 할 수 있다. 본 보고서에서는 (1) 대학원 통계학 교육의 예비단계로서의 학부교육과 (2) 사회에서 요구하는 통계전문가의 양성을 위한 교육으로 구분하여 각 경우에 적합한 교육과정의 모형을 제안함으로써 각 대학에서의 교육과정 편성에 도움을 주고자 한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.19 no.1
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• pp.111-120
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• 2006

In a two-stage two-level balanced nested design, type I error rates for the parametric tests and the rank transformed tests for the main effects and the nested effects are in overall similar to each other. Furthermore, powers for the rank transformed statistic for the main effects and the nested effects in a two-stage two-level balanced nested design are generally superior to powers for the parametric statistic When the effect size and the sample size are increased, we can find that powers increase for the parametric statistic and the rank transformed statistic are dramatically improved. Especially for the case of the fixed effects in the asymmetric distributions such as an exponential distribution, powers for the rank transformed tests are quite high rather than powers for the parametric tests.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.14 no.2
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• pp.449-462
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• 2001

베이지안 다중 검정방법(multiple hypothesis test)은 여러 통계모형에서 성공적인 결과를 주는 것으로 알려져있다. 일반적으로, 베이지안 가설검정은 고려중인 모형에 대한 사후확률을 계산하여 가장 높은 확률은 갖는 모형을 선택하기 때문에 귀무가설의 기각여부에만 관심을 가지는 고전적인 분산분석 검정과는 달리 좀 더 구체적인 모형을 선택할 수 있는 장점이 있다. 이 논문에서는 독립이면서 로그정규분포를 따르는 K($\geq$3)개 모집단의 모수에 대한 가설 검정방법으로 O’Hagan(1995)이 제안한 부분 베이즈 요인을 이용한 베이지안 방법을 제안한다. 이 때 모수에 대한 사전분포로는 무정보적 사전분포를 사용한다. 제안한 검정 방법의 유용성을 알아보기 위하여 실제 자료의 분석과 모의 실험을 이용하여 고전적인 검정방법과 그 결과를 비교한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.13 no.2
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• pp.307-320
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• 2000

It has been studied to find relationships between pine-mushroom yield and climatic factors. Recently, Hyun-Park, Key-I! shin and Hyun-Joong Kim(1998) investigated relationships between pine-mushroom yield and climatic factors by autoregression model. In this paper, to improve the forecast we suggest the conditional autoregression model using probability of existing pine-mushroom production.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.22 no.6
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• pp.1215-1227
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• 2009

Underwriting refers to the process that the insurance company measures the potential risk of the future clients and decide whether insuring them with current premium. Although the traditional underwriting system used in Korean automobile insurance market is easy to understand, it is not based on a reliable statistical procedure. In this paper, we propose to apply the generalized additive model into construction of underwriting system, which is based on statistical analysis. We use automobile insurance data in Korea and apply our approach to the data. The results from the empirical analysis would be useful even for determining the significance of each variable in calculating automobile insurance premium.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2002.05a
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• pp.153-158
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• 2002

시계열 자료의 분석에서 분산이 일정하지 않을 경우 이에 대한 해결방법으로 변환이 사용된다. 그러나 이러한 변환은 분산을 안정화시킴으로서 추정 및 검정에 타당성을 주는 반면 새로운 편의를 생성하거나(Granger & Newbold,1976) 모형을 복잡하게 만듦으로써 해석의 어려움도 수반한다. 신과 강(2001)은 평균이 크고 그에 비해 분산이 작을 경우 Box-Cox 멱 변환이 시계열 자료에 대하여 별 영향을 미치지 않음을 연구하였다. 본 논문은 이에 대한 확장으로 공간자료에서도 이 이론이 성립함을 밝혔다.

• Bulletin of the Society of Naval Architects of Korea
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• v.31 no.4
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• pp.18-21
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• 1994

시제품을 만들어 본 후 대량 생산에 들어가는 여느 공업과는 달리, 조선공업에서는 시제품을 미리 만들어 볼 수가 없으므로 실선의 성능을 미리 추정하는 것은 참으로 중요한 과제 중의 하 나이다. 그 가운데 하나인 저항추진성능을 추정하는 데에는 통계해석 방법이 널리 쓰이고 있다. 여기서 통계해석은 모형시험 결과를 표본자료로 한 통계해석을 말한다. 실선의 저항추진성능을 추정하는 것이므로 실선 속력시운전 자료를 사용하는 것이 좋겠으나, 실선 속력시운전에서 정 확한 값을 얻는다는 것이 거의 불가능하므로 대부분 모형시험 값을 이용하곤 한다. 본 고에서는 기존에 발표된 여러 가지 도표와 회귀식을 요약하여 본 후, 표본자료를 이용하여 새로운 회귀 식을 만드는 과정을 소개하고자 한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.25 no.2
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• pp.351-362
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• 2012

Weather generators are statistical tools to produce synthetic sequences of daily weather variables. We propose the multisite weather generators with a spatio-temporal correlation based on hierarchical generalized linear models. We develop a computational algorithm to produce future weather variables that use three different types of green-house gases scenarios. We apply the proposed method to a daily time series of precipitation and average temperature for South Korea.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.36 no.1
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• pp.21-32
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• 2023

The amount of money processed in medicine from the Korea Consumer Agency was studied by the various time series models. The medical data set from the Korea Consumer Agency were consisted of counseling, damage relief and conciliation. For the analysis of time series, autoregressive moving average model, vector autoregressive model and the transfer function model were used. We considered the stationarity and cross correlation function for the identification and fitting. As a result, the transfer function model showed a better prediction. Whereas, the vector autoregressive model also provided good information for the degree and duration of the influence of variables.