• Title/Summary/Keyword: 확률적 추정

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한국(韓國)의 수출(輸出) : 확률적(確率的) 추세(趨勢)를 이용한 비가격경쟁력효과(非價格競爭力效果)의 추정(推定)

  • Yu, Yun-Ha
    • KDI Journal of Economic Policy
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    • v.17 no.1
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    • pp.81-105
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    • 1995
  • 본고(本稿)에서는 공적분방법(共積分方法)을 이용한 우리나라의 수출함수(輸出函數) 추정(推定)을 시도하였다. 이를 위하여 수출물량(輸出物量), 교역상대국(交易相對國)의 소득(所得), 수출품의 상대가격(相對價格)으로 이루어지는 수출수요함수(輸出需要函數)를 가정하고 각 변수에 대한 단위근(單位根) 검정(檢定)과 추정식의 공적분(共積分) 검정(檢定)을 실시하였다. 단위근(單位根) 검정(檢定) 결과(結果) 해당 변수 모두가 단위근(單位根)을 갖는 것으로 판명되었으나, 이들 사이에 유의한 공적분관계(共積分關係)는 발견되지 않았다. 공적분(共積分)이 존재하지 않는다는 것은 수출수요함수(輸出需要函數)에 누락된 변수(變數)가 있을 가능성을 시사하는 것으로 해석할 수 있다. 본고의 후반부에서는 이같이 누락되어 있는 변수들의 총체를 비가격경쟁력(非價格競爭力) 변수로 명명하고 이를 Kalman Filtering 방법으로 추정하고자 하였다. 추정결과, 얻어진 비가격경쟁력(非價格競爭力) 계열의 시간경로 모습은 대체적으로 선험적 기대에 부합하였으나 이로 인한 소득(所得) 및 가격탄성치(價格彈性値)의 변화는 몇가지 이론적인 근거에서 기대하였던 크기에 미흡하였다.

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Ruin Probability on Insurance Risk Models (보험위험 확률모형에서의 파산확률)

  • Park, Hyun-Suk;Choi, Jeong-Kyu
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.24 no.4
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    • pp.575-586
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    • 2011
  • In this paper, we study an asymptotic behavior of the finite-time ruin probability of the compound Poisson model in the case that the initial surplus is large. To compare an exact ruin probability with an approximate one, we place the focus on the exact calculation for the ruin probability when the claim size distribution is regularly varying tailed (i.e. exponential claims and inverse Gaussian claims). We estimate an adjustment coefficient in these examples and show the relationship between the adjustment coefficient and the safety premium. The illustration study shows that as the safety premium increases so does the adjustment coefficient. Larger safety premium means lower "long-term risk", which only stands to reason since higher safety premium means a faster rate of safety premium income to offset claims.

Empirical Bayes Estimation of the Probability of Discovering a New Species (신종발견확률의 경험적 베이지안 추정에 관한 연구)

  • Joo Ho Lee
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.7 no.1
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    • pp.159-172
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    • 1994
  • An empirical Bayes estimator of the probability of discovering a new species is proposed when some prior information is available on the number f species. The new estimator is shown via simulations to have only a moderate bias and a smaller RMSE than Good's estimator when the species population follows a truncated geometric distribution.

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Estimation to improve survey efficiency in callback (재조사에서 효율 향상을 위한 추정법 연구)

  • Park, Hyeonah;Na, Seongryong
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • v.26 no.2
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    • pp.377-385
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    • 2015
  • After performing callback for nonresponses in sample survey, we present an estimator of regression form using an auxiliary variable and a variance estimator using replicate method. Parametric inference method of the response probability is also presented. We research an unbiased estimator of high efficiency for the population mean and a variance estimator with consistency under callback. We also prove the validity of the theory through the simulation.

Prognostic Technique for Ball Bearing Damage (볼 베어링 손상 예측진단 방법)

  • Lee, Do Hwan;Kim, Yang Seok
    • Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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    • v.37 no.11
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    • pp.1315-1321
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    • 2013
  • This study presents a prognostic technique for the damage state of a ball bearing. A stochastic bearing fatigue defect-propagation model is applied to estimate the damage progression rate. The damage state and the time to failure are computed by using RMS data from noisy acceleration signals. The parameters of the stochastic defect-propagation model are identified by conducting a series of run-to-failure tests for ball bearings. A regularized particle filter is applied to predict the damage progression rate and update the degradation state based on the acceleration RMS data. The future damage state is predicted based on the most recently measured data and the previously predicted damage state. The developed method was validated by comparing the prognostic results and the test data.

Learning Model for Recommendation of Humor Documents (은닉 변수 모델을 이용한 문서 추천)

  • 이종우;장병탁
    • Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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    • 2002.11a
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    • pp.514-519
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    • 2002
  • 우리는 유머문서의 추천을 위해서 문서 정보, 사용자 정보, 공통 등급매김 정보 등을 모두 이용하는 4 개의 관찰 변수와 이들간 관계의 학습을 위한 은닉변수를 사용한 확률모델을 구축하였다. 이 모델은 학습된 은닉 변수와 가시 변수 간의 관계를 통해 누락 관찰 데이터에 대해서도 추정값을 유도해 낼 수 있으므로 등급매김 정보가 부족하거나 새로운 사용자와 문서의 도입시에 안정적인 추천 성능을 보여 줄 수가 있다. 또한 확률 모델의 학습을 위해서 EMl 알고리즘을 이용하였는데 저평가된 데이터의 이용도를 높이기 위해서 추천을 반대하는 확률 모델을 따로 두고 이들간에 분류모델(classification model)을 두어서 추정값을 분류해내는 방식을 취한다.

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서평 : 윤기중 저, 수리통계학, 서울 : 박영사, 1974

  • 백운붕
    • Journal of the Korean Statistical Society
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    • v.3 no.1
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    • pp.65-66
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    • 1974
  • 통계학의 수리론을 전개한 우리의 저서가 별로 없는 터에 윤기중교수의 '수리통계학'이 박영사를 통하여 간행되었다. 이책은 미적분에 관한 수학지식으로 능히 독파할 수 있도록 순차적으로 차분하게 기술되어 있다. 집합론의 개념에서부터 시작하여 확률론의 기초사항을 친절하게 설명하고 연속확률변수의 분포, 확률표본, 점추정, 다변량정규분포, 각종 통계량의 분포, 통계적 가설검정, 구간추정, 그리고 끝으로 회귀와 상관분석에 이르기까지 각종항목에 걸쳐서 통계학이론이 빠짐없이 기술되어 있다.

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Probabilistic Connection Models Representation of Systems Genetic (생물학적 시스템에서 확률적 연결 모델 추론)

  • Park, Dong-Suk;Song, Sun-Hee;Na, Ha-Sun;Kim, Moon-Hwan;Bae, Chul-Soo;Ra, Sang-Dong
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • v.9 no.2
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    • pp.566-570
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    • 2005
  • 생물학적 유전자 배열에서 다양한 레벨로 분자 세포 간 네트워크를 입증하여 고 처리를 응용하여 수치학적인 표현 모델 분석으로 정보공학 네트워크를 연구한다. 확률적 그래프 모델을 사용하여 네트워크의 계층적 구성 특성을 이용하여 생물학적 통찰력을 확률함수를 응용해 복잡한 세포 간 네트워크에 대한 고 대역 처리 데이터의 근원인 DNA 마이크로 배열을 응용하여 유전자 베이스네트워크 논리를 유전자 표현 레벨로 나타낸다. 유전자 데이터로부터 확률적 그래프 모델들을 추정 및 분석하고 논리적으로 예측하여 확률적 그래프 모델이 정보공학 네트워크로 확장 추론 한다.

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A Study on the Application of Disaggregate Logit Models from Choice-Based Freight Data (선택기반 화물데이타를 이용한 개별로짓모형의 적용에 관한 연구)

  • Nam K.C.
    • Journal of Korean Port Research
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    • v.7 no.1
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    • pp.25-42
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    • 1993
  • 지난 20여년간 화물수송 분야에는 큰 변화가 있었다. 수송 공급 측면에서는 보다 다양하고 기술적으로 앞선 수송수단들이 등장했으며, 수송 수요 측면에서는 로지스틱스 개념의 도입으로 화주들의 보다 높은 수송 서비스가 요구 되었다. 수송수단의 수송 분담에 있어서도 특히 철도에서 공로로의 두드러진 화물이동 현상이 나타났다. 이러한 변화는 수송 현안 해결에 대한 관심을 높이고 화물수송수요 예측기법의 이론적, 개념적인 발달을 가져왔다. 그 중 두드러진 발달은 화주의 행태를 반영하는 행태모형의 개발과 새로운 자료수집 방법 및 자료형태이다. 전통적으로 화물수송 및 교통 연구에 널리 사용된 행태모형은 확률표본을 사용하여 왔으나, 80년대 부터 비확률 표본 사용에 관심이 높아졌다. 그 대표적인 것으로 기반근거 데이터를 들 수 있다. 이 데이터는 제한된 정보를 제공한다는 자료자체의 한계를 지니고 있으나, 자료수집이 용이하고 비용이 저렴하다는 장점을 가지고 있다. 화물수송 분야에서 선택기반 데이터를 이용한 연구는 현재까지 두 편이 발표 되어 있다. 따라서 볼 연구는 선택기반 데이터를 이용한 개별선택모형의 잠재력을 검증하는 것을 그 목적으로 하고, 네 종류의 제조품 그룹을 대상으로 기반근거 데이터를 수집하여 로짓모형을 추정하였으며, 추정결과를 이전 연구들의 결과와 비교하여 그 타당성을 검토 하였다. 추정된 결과는 통계적으로 유의하며 직관적으로 타당한 것으로 나타난다. 또한 그 결과는 문헌의 결과와도 일치하였다. 수송계획에 있어서 자료수집비용 절감의 필요성을 생각할 때 이것은 중요한 의미를 지닌다.

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A Study on Derivation of Flood Frequency Curve in Urban Watershed (도시하천유역의 홍수빈도곡선 유도에 관한 연구)

  • Kim, Jang-Gyeong;Kwon, Hyun-Han
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2015.05a
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    • pp.92-92
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    • 2015
  • 도시하천유역은 인위적인 하수계통으로 인해 강우-유출관계의 불확실성이 클 뿐만 아니라 홍수의 도달시간이 매우 짧고 강우-유출관계의 비선형성도 매우 크다. 현재의 수문해석절차에서는 유역의 확률강수량을 수문모형의 입력자료로 활용하여 확률홍수량을 추정하는 방법이 채택되고 있으며, 입력되는 확률강수량의 빈도와 추정되는 홍수량의 빈도가 동일하다는 가정에 근거하고 있다. 그러나 유역에 발생하는 강수량 및 유역의 수문학적 특성에 따라 동일한 강수라 하더라도 유역의 반응 측면에서 변동성이 매우 큰 것으로 알려지고 있다. 이러한 점에서 본 연구에서는 도시하천유역에서 강우-유출관계의 다양한 불확실성요소를 고려하여 확률홍수량을 추정할 수 있는 홍수빈도곡선 개발절차를 수립하고자 한다. 도시하천유역에서 강우-유출 관계의 불확실성을 고려하기 위하여 첫째, 강수 및 강우-유출모형 매개변수의 변동성을 파악한 후 이를 확률밀도함수를 통해 모의할 수 있는 절차를 수립하고 둘째, 강우-유출 모의를 통해 앙상블형태의 유출수문곡선을 도출한다. 최종적으로 도출된 유출수문곡선 앙상블을 토대로 홍수량의 성장곡선(growth curve)를 개발하여 모의기반의 홍수빈도해석을 수행하고, 기존 수문해석절차와의 비교 분석을 통하여 제안된 방법론의 장단점을 평가하고자 한다.

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