• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제7권2호
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• pp.235-245
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• 1996

확률변수 (X,Y)가 이변량 정규분포를 따르는 경우, 모상관계수 ${\rho}$에 관한 여러 가설들 중에서 $H_{0}:{\rho}={\rho}_{0}$인 경우에는 알려진 분포를 이용한 통계적 추론을 하기가 어렵다. 이러한 경우 Fisher에 의해 제안된 Z-변환을 이용한 근사적 검정법이 사용되어 오고 있으나 근사적인 방법이기 때문에 주어진 표본의 크기가 충분히 많지 않은 경우에는 적용에 무리가 있을 수 있다. 그래서 본 논문에서는 먼저 표본 상관계수 R의 분포를 모의실험을 통하여 직접 구하여 검정한 정확 검정법과, 붙스트랩(bootstrap) 방법을 이용하여 구한 붙스트랩 검정법을 제시하고, Fisher의 방법의 효율성과 실제성을 검토하고 제시된 방법들과 서로 비교하고자 한다.

• 응용통계연구
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• 제35권1호
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• pp.77-91
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• 2022

의학통계와 신용평가 분야에서 혼합분포함수를 판별하는 최적분류점 추정하기 위하여 판별력을 측정하는 다양한 정확도 측도들이 존재한다. 최근에 혼동행렬 빈도수로 표현되는 Matthews의 상관계수와 정밀도와 재현율의 조화평균인 F1 통계량의 정확도 측도들이 최적분류점을 추정하는데 연구되었다. 본 연구에서는 이런 정확도 측도들 중에서 표본크기에 의존하는 정확도 측도들은 두 표본크기 차이가 많은 경우에 최적분류점을 설정하는데 적절하지 않음을 발견한다. 그리고 대안적인 정확도 측도로 혼동행렬의 비율들의 함수인 상관계수를 정의하고, 이를 최대화하는 분류점을 최적분류점으로 추정하는 방법을 제안하고 이 방법의 유용성과 활용성에 대하여 토론한다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2004년도 학술발표논문집
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• pp.61-64
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• 2004

대규모 표본조사와 관련해서 관심변수와 보조변수간의 약한 상관관계를 고려한 Amahia et at.(1989)의 대체추정방법을 RHC(Rao, Hartley and Cochran)추출방법에 적용해서 Rao추정량과 효율성을 비교하였다.

• 부동산연구
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• 제28권2호
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• pp.21-34
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• 2018

본 연구의 목적은 거시경제 및 금융변수가 주택시장과 주식시장 사이의 상관관계에 미치는 영향을 분석하는데 있다. 이를 위해 본 연구에서는 표본기간(2004년 1월부터 2017년 11월) 동안의 월별 종합주택 매매가격지수와 KOSPI지수를 이용하였고, 시간가변적 상관관계는 AG-DCC GARCH 모형을 이용하여 추정하였다. 추정결과, 상관계수의 비대칭성을 나타내는 추정계수가 모두 통계적으로 유의한 양(+)의 값을 가지는 것으로 나타났으며, 이는 주택시장과 주식시장의 양(+)의 충격보다는 음(-)의 충격이 주택시장과 주식시장 사이의 상관계수를 더 증가시킨다는 것을 의미한다. 또한, 거시경제 및 금융변수가 상관계수에 미치는 영향을 분석한 결과 기간스프레드는 상관계수에 음(-)의 영향을 미치고, 신용스프레드는 상관계수에 유의한 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과들은 위험프리미엄 효과로 해석이 가능하다. 기간스프레드가 하락하거나 신용스프레드가 상승하는 경우, 즉, 미래 경기가 하락할 것으로 예상되는 경우 우리나라 주택시장과 주식시장의 변동성이 증가하고 투자자들은 더 높은 위험프리미엄을 요구하게 된다. 이로 인해 주택가격과 주가는 하락하게 되고, 두 시장 사이의 상관계수는 상승하게 된다는 것이다. 또한 이 결과는 두 시장이 서로 헤지의 역할을 하기는 어렵다는 것을 의미한다.

• 응용통계연구
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• 제17권1호
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• pp.61-73
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• 2004

교체표본조사에서는 모든 표본단위를 복수 개(=G)의 교체그룹으로 나누고 일정 횟수만큼 조사한 후 표본단위 의 교체를 하는 경우와 조사기 간 동안 동일한 표본단위를 조사한 후 교체그룹 자체를 교체하는 두 가지 경우가 있다. 본 연구는 후자의 경우를 일반화하는 것으로, 매 조사월에서 하나의 교체그룹이 조사되고 이 교체그룹에 속한 모든 표본단위는 최근 l개월 동안의 정보를 제공하는 l-수준 교체표본설계이다. 표본단위 교체가 오직 교체그룹의 총 개수인 G와 회상 개월 수인 l에 의해 결정되므로 이를 l/G 교체표본설계로 일반화하였으며 일반화복합추정량의 분산과 두 가지 형태의 편향(bias)하에서 MSE를 구하고 절충 GCE(compromise GCE)의 계수를 유도하였다. 또한 GCE의 분산과 MSE를 상관계수, 편향, 표본조사단위의 분산의 형태, 그리고 설계간격(design gap)의 형태에 따라 분석하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제42권3호
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• pp.227-234
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• 2009

본 연구에서는 지점 간 확률가중모멘트의 교차상관관계를 구하기 위해 Monte Carlo 모의를 이용하여 이를 지점간 표본자료의 교차상관성에 대한 관계식으로 확장하여 근사값을 구하고자 하였다. 모의실험 결과 각각의 확률가중 모멘트간 교차상관계수는 지점 간 표본자료의 교차상관계수와 자료크기가 동일하고 동시간 자료일 경우 기울기 1인 선형관계를 보이며, 자료크기에 따른 동시간 자료의 비율이 작아질수록 선형적인 관계는 점점 약해지게 된다. 따라서 자료크기에 따른 영향을 고려하기 위하여 보정항을 추가한 제곱함수식을 제시하였으며, 이 식에 발생된 자료를 적합시켜 각각의 경우에 따른 매개변수를 추정하였다. 이 결과를 이용하여 지역빈도해석의 지점 간 교차 상관성을 고려한 수문추정량의 분산 추정 등의 연구에 이용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.39-39
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• 2015

극치 수문(Hydrologic extremes)분야에서는 수문자료의 분포에 따라 Gumbel, GEV, 그리고 GLO 분포와 같은 다양한 확률통계 분포형이 존재한다. GEV와 GLO 분포형의 경우 Gumbel 분포형과 달리 형상매개변수가 포함된 3변수 분포형으로써 이상 기후 현상으로 인한 잦은 극치 수문사상을 표현하는데 좀 더 유연한 것으로 알려져 있다. 특히 GLO 분포형의 경우 영국에서 홍수빈도해석 시 적정분포형으로 선정된바 있다(Institute of Hydrology, 1999). 다양한 분포형 중에서 표본 자료를 대표할 수 있는 분포형을 선정하는 통계적 기법이 적합도 검정이다. 적합도 검정에는 $x^2$-검정, Cramer von-Mises 검정, Kolmogorov-Smirnov 검정, PPCC(probability plot correlation coefficient, 확률도시 상관계수)검정 등이 있으며 그 중 PPCC 검정은 이용방법이 간편하면서도 뛰어난 기각능력을 보이는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 극치 수문분야에서 널리 이용되고 있는 GLO 분포형을 대상으로 자료의 왜곡도 영향을 고려할 수 있는 확률도시 상관계수 검정의 검정통계량을 추정하여 보았다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권3호
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• pp.523-531
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• 2014

설계효과는 새로운 표본설계를 계획하거나 기존 표본조사에 적용된 설계요소의 효율성을 평가하는데 널리 사용된다. 본 연구에서는 Gabler 등 (2006)이 제시한 설계효과모형을 층화이단집락추출의 표본설계로 이루어진 2013 식품소비행태조사에 응용하여 적용하였다. 조사결과를 통해 표본설계모형의 유용성과 적절성에 대해 논의하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.1-5
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• 2011

우리는 동의지수법에 의한 이변량정규분포의 변수 간 독립성에 대한 퍼지 상관 검정법을 제안하였다. 이를 위하여 퍼지 데이터의 조건을 제시하고, 퍼지 상관계수와 가설을 기각하고 채택할 정도를 위한 동의지수법을 정의하였다. 또한 예증을 위하여 한 이변량정규분포로부터 퍼지 표본을 추출하여 퍼지 상관계수를 이용한 최강력 불편 퍼지 검정법을 보였다.

• 응용통계연구
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• 제12권1호
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• pp.109-124
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• 1999

일반적으로 오차항이 자기상관되어 있는 선형회귀 모형에서는 회귀계수에 대한 보통최소제곱추정량이 효율적이지 못 하다고 알려져 있다. 그러나 이러한 일반화선형회귀모형에서 독립변수의 형태에 따라서는 OLSE의 사용 가능성을 제시하는 모형이 있다. 본 연구에서는 오차항이 일차 이동평균 과정을 따르는 선형회귀모형에서 여러 추정량들 (GLSE, APX, MAPX)에 대한 OLSE의 상대효율함수를 유도하고 비교 분석하고자 한다. 특히 소표본에서 정확한 상대효율값을 구하여 OLSE의 효율성이 크게 떨어지지 않거나 효율성이 나은 회귀모형들을 제시한다.