• Title/Summary/Keyword: 혼합모형

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Comparison of Three Parameter Estimation Methods for Mixture Distributions (혼합분포모형의 매개변수 추정방법 비교)

  • Shin, Ju-Young;Kim, Sooyoung;Kim, Taereem;Heo, Jun-Haeng
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.45-45
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    • 2017
  • 상이한 자연현상으로 발생된 자료들은 때때로 통계적으로 다른 특성을 가지는 경우가 있다. 이런 자료들은 다른 두 개 이상의 모집단에서 자료가 발생한 것으로 가정할 수 가 있다. 기존에 널리 사용되어온 분포형 모형의 경우 단일한 모집단으로부터 자료가 발생한다는 가정하에서 개발된 모형들로 위에서 언급한 자료들을 적절히 모의할 수 없다. 이런 상이한 모집단에서 발생된 자료를 모형화 하기 위해서 혼합분포모형(mixture distribution)이 개발되었다. 홍수나 가뭄 등과 같은 극치 사상의 경우 다양한 자연현상들로부터 발생하기에 혼합분포모형을 적용할 경우 보다 정확한 모의가 가능하다. 혼합분포모형은 두 개 이상의 비혼합분포모형들을 가중합하여 만들어진다. 혼합 분포모형의 형태로 인하여 기존의 분포형 모형의 매개변수 추정 모형으로 널리 사용되던 최우도법 (maximum likelihood method), 모멘트법(method of moment), 확률가중모멘트법 (probability weighted moment method) 등을 이용하여 혼합분포모형의 매개변수를 추정하는 것이 용이 하지 않다. 혼합분포모형의 매개변수 추정 방법으로는 Expectation-Maximization (EM) 알고리즘, Meta-Heuristic Maximum Likelihood (MHML) 방법, Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 방법 등이 적용되고 있다. 현재까지 수자원 분야에서 사용되는 극치 자료를 혼합분포모형을 이용하여 모의할 때 매개변수 추정방법에 따른 특성에 대한 연구가 진행되지 않았다. 본 연구에서는 우리나라 연최대강우량 자료를 이용하여 혼합분포모형의 매개변수 추정방법 (EM 알고리즘, MHML 방법, MCMC 방법) 들의 특성들을 비교 분석하였다. 혼합분포모형으로는 Gumbel-Gumbel 혼합분포 모형을 적용하였다. 본 연구의 결과는 향후 혼합분포모형을 이용한 연구에 좋은 기초자료로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

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Semiparametric and Nonparametric Mixed Effects Models for Small Area Estimation (비모수와 준모수 혼합모형을 이용한 소지역 추정)

  • Jeong, Seok-Oh;Shin, Key-Il
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.26 no.1
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    • pp.71-79
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    • 2013
  • Semiparametric and nonparametric small area estimations have been studied to overcome a large variance due to a small sample size allocated in a small area. In this study, we investigate semiparametric and nonparametric mixed effect small area estimators using penalized spline and kernel smoothing methods respectively and compare their performances using labor statistics.

A Mixture Model in SBDC Contingent Valuation (CVM모형에서의 영의 응답자료 처리 - 혼합모형을 이용하여 -)

  • Cho, Seung-Kuk;Kwak, Seung-Jun;Yoo, Seung-Hoon
    • Environmental and Resource Economics Review
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    • v.12 no.3
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    • pp.453-467
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    • 2003
  • Approximating a WTP distribution of the conservation for Hallyue Marine National Park is complicated by zero observations in the sample. To deal with the zero observations, a mixture model is considered to allow a point mass at zero. The model is empirically verified for the data. The conventional model and a spike model are also considered for comparison. Our results portrays the usefulness of the mixture model to analyze SBDC data with zero observations.

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Estimable functions of mixed models (혼합모형의 추정가능함수)

  • Choi, Jaesung
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.29 no.2
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    • pp.291-299
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    • 2016
  • This paper discusses how to establish estimable functions when there are fixed and random effects in design models. It proves that estimable functions of mixed models are not related to random effects. A fitting constants method is used to obtain sums of squares due to random effects and Hartley's synthesis is used to calculate coefficients of variance components. To test about the fixed effects the degrees of freedom associated with divisor are determined by means of the Satterthwaite approximation.

Development of Combination Runoff Model Applied by Genetic Algorithm (유전자 알고리즘을 적용한 혼합유출모형의 개발)

  • Shim, Seok-Ku;Koo, Bo-Young;Ahn, Tae-Jin
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.42 no.3
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    • pp.201-212
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    • 2009
  • The Tank model and the PRMS(Precipitation Runoff Modeling-modular System) model have been adopted to simulate runoff data from 1981 to 2001 year in the Seomgin-dam basin. However, the simulated runoff by each single model showed some deviations compared with the observed runoff, respectively. In this study a genetic algorithm combination runoff model has been proposed to minimize deviations between simulated runoff and observed runoff that should yield from single model such as Tank model or PRMS model. The proposed combination runoff model combining the simulated respective output of the Tank model and the PRMS model is to produce the optimum combination ratio of each single model applying to the genetic algorithm which may yield the minimum deviations between simulated runoff and observed one. The proposed combination runoff model has been applied to the Seomgin-dam basin. It has also been shown that the combination model by introducing optimal combination ratio should yield less deviations than single model such as the Tank model or the PRMS model.

Nonlinear Hysteretic Behavior of Hybrid Steel Beams with Reinforced Concrete Ends (단부 철근콘크리트 중앙부 철골조로 이루어진 혼합구조부의 비선형 이력거동)

  • 이은진;김욱종;문정호;이리형
    • Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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    • v.15 no.2
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    • pp.379-387
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    • 2002
  • This paper presents an analytical model on nonlinear hysteretic behavior of hybrid steel beam with reinforced concrete ends. The modeling method and appropriate coefficients with IDARC2D were proposed from the comparison with previous test results. Since the polygonal model of IDARC2D nay overestimate, new analytical model with the initial stiffness reduction coefficient was proposed. The hysteretic coefficients for the analysis of the hybrid steel beam with reinforced concrete ends were also presented. The analytical results were compared with previous experiments. The initial stiffness and the strength were predicted with less than 5% error and 10% error, respectively.

혼합모형의 구간추정을 위한 PROC MIXED의 활용

  • Park, Dong-Jun
    • Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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    • 2005.05a
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    • pp.1-6
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    • 2005
  • SAS의 PROC MIXED는 ANOVA 추정량보다 더 다양한 잔차최대우도추정법 또는 최대우도추정법으로 모수들을 추론할 수 있다. 혼합모형에 속하는 불균형중첩오차구조를 갖는 선형회귀모형에서 랜덤효과에 해당되는 그룹간의 분산과 고정효과에 해당되는 회귀계수들에 대한 신뢰구간을 구하기 위하여 대표본인 경우와 소표본인 경우에 대하여 PROC MIXED를 사용한다. 시뮬레이션을 실행한 결과, 대표본인 경우에는 모수들의 신뢰구간을 구하기 위하여 PROC MIXED를 활용할 수 있지만, 소표본인 경우에는 PROC MIXED를 사용할 경우, 그룹간 분산과 회귀계수 가운데 하나인 절편항에 대한 신뢰구간은 시뮬레이터된 신뢰계수가 명시한 신뢰계수를 지키지 못하는 것을 보인다.

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일반혼합이항모형에서 평가일치도의 로버스트 추정

  • 엄종석
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • v.2 no.2
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    • pp.74-84
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    • 1995
  • 혼합이항모형은 생물학, 혹은 심리학분야에서 많이 다루는 모형이다. 이 혼합모형에서 진단자간의 일치도를 나타내는 k 는 이항모형에 혼합되어지는 사전분포 $\xi$(p)에 따라 다른 형태를 갖는다. 그래서 $\xi$(p)에 의존적이지 않은 모수를 정의 하고, 이에 대한 실증적 추정값 $\hat k$을 일반혼합이항모형에서 k에 대한 추정값으로 사용하였다. 매개모수의 영향을 줄이기 위하여 모수를 직교화하였다. 베타이항모형으로 부터 표본을 추출하여 구한 최우추정값 $\hat k_m$과 이 표본을 이용하여 구한 $\hat k$을 비교하여 본 결과 k와 $\lambda$가 직교하는 영역에서 $\hat k$$\hat k_m$보다 편기가 작아지는 경우가 있을 만큼 $\hat k$이 효과적이었다.

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Review of Mixed-Effect Models (혼합효과모형의 리뷰)

  • Lee, Youngjo
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.28 no.2
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    • pp.123-136
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    • 2015
  • Science has developed with great achievements after Galileo's discovery of the law depicting a relationship between observable variables. However, many natural phenomena have been better explained by models including unobservable random effects. A mixed effect model was the first statistical model that included unobservable random effects. The importance of the mixed effect models is growing along with the advancement of computational technologies to infer complicated phenomena; subsequently mixed effect models have extended to various statistical models such as hierarchical generalized linear models. Hierarchical likelihood has been suggested to estimate unobservable random effects. Our special issue about mixed effect models shows how they can be used in statistical problems as well as discusses important needs for future developments. Frequentist and Bayesian approaches are also investigated.

The forecasting evaluation of the high-order mixed frequency time series model to the marine industry (고차원 혼합주기 시계열모형의 해운경기변동 예측력 검정)

  • KIM, Hyun-sok
    • The Journal of shipping and logistics
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    • v.35 no.1
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    • pp.93-109
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    • 2019
  • This study applied the statistically significant factors to the short-run model in the existing nonlinear long-run equilibrium relation analysis for the forecasting of maritime economy using the mixed cycle model. The most common univariate AR(1) model and out-of-sample forecasting are compared with the root mean squared forecasting error from the mixed-frequency model, and the prediction power of the mixed-frequency approach is confirmed to be better than the AR(1) model. The empirical results from the analysis suggest that the new approach of high-level mixed frequency model is a useful for forecasting marine industry. It is consistent that the inclusion of more information, such as higher frequency, in the analysis of long-run equilibrium framework is likely to improve the forecasting power of short-run models in multivariate time series analysis.