• 제목/요약/키워드: 확률표본

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응답면기법을 이용한 적응적 중요표본추출법 (Adaptive Importance Sampling Method with Response Surface Technique)

  • 나경웅;김상효;이상호
    • 전산구조공학
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    • 제11권4호
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    • pp.309-320
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    • 1998
  • 중요표본추출기법중에서도 층화표본추출법을 이용한 적응적 중요표본추출기법이 일반적으로 가장 합리적인 것으로 알려져 있다. 그러나 확률장 유한요소모형문제와 같이 기본 확률변수의 규모가 큰 경우에는 층화표본추출법에서 요구되는 기본적인 표본점의 규모가 급증하여 효율성이 떨어지게 된다. 본 연구에서는 이러한 한계성을 극복하기 위하여 층화표본추출에서 기본확률변수를 사용하는 대신에 기본확률변수들의 함수이며 새로운 확률변수인 응답값을 이용하는 방법을 개발하였다. 여기에서 응답값은 일반적인 함수형태로 표시되지 않으며, 한 번의 응답계산에 많은 계산량이 소요되므로 이러한 문제점을 해결하기 위하여 응답면식을 이용한 층화표본추출법을 개발하였다. 개발된 기법에서는 기본확률변수의 모의발생규모는 기본의 기본확률변수를 이용한 층화표본추출법에서 보다 증가하지만 매우 많은 계산량을 요구하는 실제응답해석규모는 응답면식을 이용함으로써 획기적으로 감소되었다. 특히 본 기법은 기본확률변수의 규모가 크고 대상한계상태의 파괴확률이 낮을수록 기존의 방법과 비교해 효율성이 증대되는 것으로 분석되었다.

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불균등확률표본에서 붓스트랩

  • 정주경;김규성
    • 한국통계학회:학술대회논문집
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    • 한국통계학회 2000년도 추계학술발표회 논문집
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    • pp.39-43
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    • 2000
  • 분산 추정 및 신뢰구간 추정의 한 방법으로 널리 쓰이고 있는 붓스트랩 방법을 복합표본에 적용하는 방법에 대해 알아보았다. 복합 표본은 유한 모집단에서 추출되고 추출확률이 다르기 때문에 i.i.d. 표본에 기초하여 개발된 전통적인 붓스트랩 방법을 직접 적용하면 추론의 오류가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 복원 확률비례표본과 랜덤그룹표본에 붓스트랩을 적용하는 방법을 알아보았다.

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강우사상 이변량 빈도해석을 위한 Peaks Over Threshold (POT) 방법을 이용한 적정 확률표본 선택 연구 (Appropriate Sample Size for Bivariate Frequency Analysis of Rainfall Event using Peaks Over Threshold (POT))

  • 주경원;김한빈;안현준;허준행
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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    • pp.304-304
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    • 2018
  • 이변량 빈도해석은 일반적으로 고정지속기간 강우량에 대해 빈도해석하는 단변량 빈도해석에 비해 지속기간을 확률변수로 이용하여 강우량과 동시에 확률변수로 사용할 수 있다는 장점이 있다. 하지만 확률분포형의 차원이 증가하기 때문에 기존 단변량 빈도해석에서 요구되던 표본크기보다 더 많은 표본이 필요하다. 우리나라 강우관측소의 경우 오래된 관측소의 경우에도 기록년수가 60년을 넘지 않아 연최대계열로 확률표본을 작성할 경우 이변량 빈도해석을 수행하기에 부족할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 Peaks Over Threshold (POT) 방법을 이용하여 적정 확률표본을 선택하는 연구를 진행하였다. 서울 기상청 지점의 강우자료로부터 최소무강우시간을 이용하여 모든 강우사상을 추출하였으며 각 강우사상의 강우량과 지속기간이 확률변수로 사용되었다. 기존에 알려진 POT 방법들과 Anderson-Darling 적합도 검정을 이용한 절단값 산정방법등을 적용하여 확률표본 개수의 변화에 따른 주변분포형의 적합도 검정과 이변량 확률모형의 적합성을 살펴보았다.

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층화 이단계 표본추출시 최적 선택율 (Optimum Selection Probabilites in Stratified Two-stage Sampling)

  • 신민웅;오상훈
    • 응용통계연구
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    • 제14권2호
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    • pp.429-437
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    • 2001
  • 단순 이단계 표본 추출의 경우에 최적 선택률은 Hansen과 Hurwitz(1949)에 의하여 구하여졌다. 그러나 통계청에서 실시하는 표본조사등은 층화 이단계 추출을 한다. 따라서 실제적인 필요성에 의하여 층화 2단계 표본 설계를 시도 하였다. 층화 이단계 표본추출시에 주어진 비용아래서 모총계의 추정량의 분산을 최소로 하는 최적의 선택확률(optimum selection probability), 표본추출율과 부차 표본추출율을 Lagrangean 승수법에 의하여 구한다.

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관리적 선정에 관한 연구

  • 류제복
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제3권3호
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    • pp.135-144
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    • 1996
  • 표본조사에서는 실사의 비용의 줄어주고 추정치의 정도를 높여 주는 바람직한 표본이 추출되기를 기대한다. Goodman과, Kish(1950)는 기존의 추출방법의 성질을 변화하지 않으면서 바람직한 표본의 추출확률의 놓게 해주고 반면에 바람직하지 않은 표본의 추출확률을 작게 해주는 관리적 선정(controlled selection) 방법을 제시하였다. 본 논문에서는 지금까지 관리적 선정방법이 갖고 있는 한계점과 실제조사에 이 방법을 적용할 때 발생하는 문제점을 파악하여, 향후 관리적 선정방법을 효율적으로 사용하기 위한 연구 방향과 관제를 제시하였다.

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붓스트랩 방법에 의한 95/95 확률 및 신뢰도를 갖는 허용구간의 포함확률 보정

  • 이윤희;김홍기;신희성;김호동
    • 한국통계학회:학술대회논문집
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    • 한국통계학회 2003년도 춘계 학술발표회 논문집
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    • pp.249-254
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    • 2003
  • 붓스트랩 기법에 의한 k 인자 허용구간방법을 95/95 확률 및 신뢰도를 갖는 허용구간에 활용하기 위하여 모의실험을 수행하였다. 그 결과 소표본 및 적당한 크기의 표본에서 추정된 신뢰도값은 실제 신뢰도값 95와 약 6${\sim}$21% 정도의 차이를 나타냈고, 이 차이는 표본크기가 커질수록 점점 줄어들었다. 더불어 기존방법에 보간법 등을 가미한 방법들을 제안하여 이들에 의한 결과를 기존결과와 비교하였다.

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극소 비율의 비교에 대한 표본수 결정 (Sample Size Determination for Comparing Tail Probabilities)

  • 이지안;송혜향
    • 응용통계연구
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    • 제20권1호
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    • pp.183-194
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    • 2007
  • 이 논문에서는 두 독립인 이항 확률의 비교에서 이항 확률 중 하나 또는 모두가 0.05보다 작을 경우의 두 확률의 비교에 대한 표본수 계산의 문제를 다루었다. Whitte-more(1981)는 여러 공변량에 근거한 로지스틱 회귀를 이용하여 극소 확률의 경우에 대한 수정 표본수 공식을 제안하였다. 이를 독립된 비율의 비교에 적용하여 이로부터 계산한 표본수는 일반적으로 많이 사용하는 근사 정규 방법, 특히 극소 비율의 비교에 대한 방법이 아닌 근사 정규 방법의 표본수 보다도 훨씬 큰 표본수를 제시하고 있다. 그러므로, 응용분야의 통계인들은 극소 반응 확률에 근거한 임상 시험을 계획할 경우 계획의 단계에서 의도하는 검정력을 확보하기 위해 교과서에 제시된 표본수 공식이나 부표에 의존한다면 위험할 수 있음을 이 논문의 결과가 말해 주고 있다.

대규모 표본설계에서 확률비례 및 단순집락추출법 비교 -경제활동인구 표본조사 사례를 중심으로- (A Comparison of PPS and Simple Cluster Sampling in Large Scale Sampling -Based on Economically Active Population Survey Sample Design)

  • 윤연옥;이상은
    • 응용통계연구
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    • 제14권1호
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    • pp.1-11
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    • 2001
  • 확률비례추출법(pps sampling)에서 표본단위의 추출확률을 결정하기 위하여 크기측도(measure of size:MOS)를 사용한다. 통계청에서 실시하는 일부 대규모조사의 경우 각 표본단위들의 크기측도를 살펴보면 서로 매우 유사한 편임을 알 수 있다. 이런 경우 조사원 업무량을 고려하여 확률비례추출법 대신 단순집락추출법의 사용 필요성이 제시되었다. 본 논문에서는 1997년 통계청의 경제활동인구조사 표본설계법에 두 가지 추출법을 적용하여 평균제곱오차(MSE)와 변이계수(CV)를 비교하였다.

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순위 통계량으로 확률 신호를 검파하는 방법 : 제 2 부. 두 표본을 쓸 때 (Methods of Random Signal Detection with Rank Statistics : Part 2. The Two-Sqample Case)

  • 송익호;한영옥;엄태상;오택상;류흥균
    • 한국통신학회논문지
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    • 제16권5호
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    • pp.445-448
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    • 1991
  • 두 표본을 쓸 수 있을 때 순위 통계량을 써서 가산성 잡음이 섞여 있는 확률 신호를 검파하는 국소 최적 순위 검파기를 얻었다. 이 검파기는 확률 신호를 검파하는 국소 최적 검파기나 한 표본을 쓰는 국소 최적 순위 검파기와 비슷한 열개를 가지며, 알려진 신호를 검파하는 두 표본 국소 최적 순위 검파기를 일반화한 꼴을 가진다는 것을 보였다. 뿐만 아니라, 입력이 여러 개 있을 때에 확률 신호를 국소 최적 순위 검파하는 문제도 간략히 살펴보았다.

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확률난수를 이용한 공간자료가 생성과 베이지안 분석 (Computing Methods for Generating Spatial Random Variable and Analyzing Bayesian Model)

  • 이윤동
    • 응용통계연구
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    • 제14권2호
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    • pp.379-391
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    • 2001
  • 본 연구에서는 관심거리가 되고 있는 마코프인쇄 몬테칼로(Markov Chain Monte Carlo, MCMC)방법에 근거한 공간 확률난수 (spatial random variate)생성법과 깁스표본추출법(Gibbs sampling)에 의한 베이지안 분석 방법에 대한 기술적 사항들에 관하여 검토하였다. 먼저 기본적인 확률난수 생성법과 관련된 사항을 살펴보고, 다음으로 조건부명시법(conditional specification)을 이용한 공간 확률난수 생성법을 예를 들어 살펴보기로한다. 다음으로는 이렇게 생성된 공간자료를 분석하기 위하여 깁스표본추출법을 이용한 베이지안 사후분포를 구하는 방법을 살펴보았다.

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