본 연구는 도박자와 비도박자를 대상으로 비합리적 도박신념과 도박행동의 관련성을 확인하고, 기존 연구들이 직접 다루지 않았던 인지적 오류로서 확률적 사고 오류, 귀인양식 및 귀인편향성이 도박행동에 관련되는지에 대해 알아보았다. 248명의 자료를 수집하여 비(非)도박자, 경(經)도박자, 중(重)도박자로 구분하고, 비합리적 도박신념, 확률추론 오류, 귀인양식 및 귀인편향성을 비교하였다. 비합리적 도박신념은 비도박자<경도박자<중도박자 순으로 높게 나타났는데, 하위요인으로서 자기과신적 추론에서 유의미한 차이를 보였고 기술과대평가적 추론에서는 통계적으로 유의한 차이없이 세 집단이 모두 척도평균(4점) 이상의 높은 신념을 형성하고 있었다. 또한, 비도박자에 비해 경도박자와 중도박자의 확률추론 오류 정도가 높았다. 중도박자들은 비도박자와 경도박자에 비해 일상적 사건에 대해 외부귀인 정도가 높고 내부귀인 정도는 낮으며 실패상황에 대한 내부귀인 편향성이 높은 것으로 드러나, 중도박자 집단과 경도박자, 비도박자 간 구분되는 인지적 오류 특성들이 확인되었다. 도박여부를 예측하는 선행요인들의 상대적 영향력을 검증한 결과 실패에 대한 내부귀인 편향성, 확률추론 오류, 비합리적 도박신념 중 자기과신적 추론, 일상사에 대한 외부귀인 성향 순으로 도박행동 예측력이 높게 나타났다. 본 연구를 통해 도박자와 비도박자의 인지적 오류 및 편향성에 어떤 차이가 있는지 확인함으로써, 도박자 뿐 아니라 도박을 하지 않는 일반인을 대상으로 도박에 관한 지속적인 홍보와 사회교육의 필요성을 제안하였다.
이차원 분할자료에 대해서 행과 열의 관계를 저차원상에 시각적으로 표현하는 탐색적대응분석에 대하여 붓스트랩방법의 사용가능성을 살펴보았다. 기존의 탐색적 면만이 강조되어 왔던 대응분석에서 좌표점의 변이와 좌표점간의 거리에 대한 통계적 추론을 붓스트랩방법으로 해결할 수 있음을 보이고 또한 좌표축의 설명력에 대하여 붓스트랩신뢰구간의 포함확률의 일치성을 모의실험을 통해 제시하였다.
본 연구에서는 1970년 Royall에 의해 표본추출방법의 한 대안으로서 다시 주목받기 시작한 균형추출방법(purposive selection or balanced sampling)과 확률추출방법(random sampling)의 장.단점을 층화추출법과 비추정량의 경우를 예로 들어 비교하고자 한다. 균형추출방법은 강건성(robustness)과 효율성(efficiency) 측면에서 확률추출방법은 추출의 간편성과 사회적 인식 측면에서 각각의 장점을 지니고 있는 것으로 볼 수 있다.
본(本) 연구(硏究)에서는 베이지안 이론(理論)을 이용(利用)한 확률적(確率的) 추론방법(方法)을 도입하여 불확실한 정보(情報)에 그 불확실성(不確實性)을 고려해주고, 그러한 과정(過程)을 통하여 가설들에 대한 확실성(確實性)의 정도(程度)를 평가(評價)해주는 전문가(專門家) 대체 시스템을 위한 일종의 지식습득 과정(過程)을 전개하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제7권1호
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pp.145-159
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1996
다변량 발병시간자료는 각 개개 환자에게 있어 합병증이 발생되거나 혹은 유사 환자군(집락) 내의 발병시간이 상관되어진 생의학자료에서 흔히 볼 수 있다. HMULCOX는 그런 자료를 분석하기 위한 한글 통계 패키지 가운데 하나이다. 이 프로그램은 관련된 발병시간들이 독립이 아닐때에도 COX 비례 위험 모형의 주변확률분포를 계산해 준다. 주어진 조건으로는 주변확률모형의 기본위험율은 일정한 상수, 흑은 변수라도 관계없다. 또한 치료실패율의 치료변수들(공변량)의 효과에 대해 다양한 통계적 추론이 가능하다. 기본적으로 주변확률분포접근법으로 설계되었지만 HMULCOX는 여러 가지 추론 방법을 선택하는 데 일반적으로 충분하다. 이 프로그램으로 2개의 예를 들어 실행하겠다.
본 연구에서는 인간의 판단과 유산한 구조를 갖는 퍼지근사추론모형(FARM)을 구축하여 교통수단 선택형태에 적용하고자 하였다. 이를 위해 먼저 근사추론모형의 이론적 배경을 살펴보고 버스와 지하철간의 수단선택 모형을 구축하였다. 입력변수로 버스와 지하철간의 총통행시간의 차이와 총통행비용의 차이를 선정하였으며 출력변수로 버스이용확률을 사용하였다. 각 변수에 대한 퍼지집합은 각각 5개씩의 언어적 인 표현으로 구성하였으며, 규칙은 총 25개로 설정하였다, 구축된모형의 현실적 타당성을 검토하기 위해 서 실제 조사자료와 비교하였다. 분석결과 본 연구에서 구축된 퍼지근사추론모형이 통행자들의 수단선택 행태를 현실적으로 설명하는 것으로 나타났다.
본 연구는 국내 문헌정보학분야의 대표적인 4개 학술지에 2001부터 2004까지 발표된 792편의 연구논문 중 추론통계를 사용한 86편의 연구논문에서 활용한 데이터 수집방법과 추론통계기법을 비평적으로 고찰하였다. 표집방법별로 그리고 신뢰도검사와 가설과 모형의 검정에 사용된 통계기법별로 대표 연구논문을 소개하고, 사용된 기법으로 데이터를 수집하고 분석하는 과정에서 보인 문제점들을 논의하였다. 분석된 연구에서 표집방법으로는 확률표집보다는 비확률표집이 주로 사용되었으며, 질문지를 이용하여 데이터를 수집한 연구의 평균응답률은 74.47%로 분석되었으나, 응답률이 낮을 경우 무응답으로 인한 표집과정의 오류를 밝히려는 노력은 부족한 것으로 파악되었다. 추론통계기법 중 특히 신뢰도검사, 교차분석, 다중회귀분석, 요인분석, 다차원척도를 사용하는데 문제가 있는 것으로 분석되었다.
최근 웹상에 존재하는 데이터와 정보들을 사람뿐만 아니라 기계의 컴퓨터 프로그램이 이해할 수 있도록 시멘틱 추론을 기반으로 표현하는 방법은 날로 발전하고 있다. 그렇지만 상황인식 시스템을 구성하는 요소들의 모호성과 복잡성 해결을 위해 다양한 연구가 진행되고 있음에도 불구하고, 기존의 방법들은 주로 규칙기반 추론방법만 적용하여 구현함으로써 정보의 신뢰성과 정확성 확보에 있어 불합리한 요소와 추론의 한계가 많은 것이 현실이다. 따라서 본 논문에서는 단일 추론의 한계를 보완하기 위하여 온톨로지 추론, 규칙 추론 또는 확률 추론을 상황에 따라 선택할 수 있는 다중 추론기반 상황인식 서버를 제안하고, OWL 온톨로지 및 자바기술, JADE 이동 에이전트 그리고 $Prot{\acute{e}}g{\acute{e}}$-OWL API로 구현하는 과정과 성능분석 결과를 설명한다.
인과 추론은 심리학에서는 물론 최근 베이스 접근법을 취하는 인지과학자들에 의해서도 활발히 연구되고 있다. 본 연구는 인과추론에 대한 대표적 심리학 이론인 힘-확률대비이론(a power probabilistic contrast theory of causality)을 중심으로 인과 추론의 최근 동향을 개관하고자 한다. 힘-확률대비이론에서는, 원인은 결과를 일으키거나 억제하는 힘(power)인데, 이 힘은 특정한 조건하에서 통계적 상관을 통해 파악될 수 있다고 가정한다. 본 논문에서는 이 이론에 대한 초기의 경험적 지지 증거를 먼저 살펴본 다음, 베이스 접근에 기반을 둔 이론과의 쟁점을 명확히 하고, 원인은 맥락에 무관하게 동일하게 작동한다는 인과적 불변성 가정(causal invariance hypothesis)을 중심으로 한 보다 최근의 연구 결과를 소개하고자 한다. 이 연구들은 종래의 통계적 접근법으로는 잘 설명되지 않는 결과를 제시함으로써, 철학, 통계학, 그리고 인공 지능 등과 같은 인접 분야에 인과성에 대한 힘 이론을 진지하게 고려할 것을 촉구하고 있다.
극치강우사상에 의한 설계 홍수량의 갑작스런 증 감은 홍수, 가뭄과 같은 기상학적 요인에 기인한 재난을 발생시킨다. 많은 연구자들은 보다 정확한 확률강우량의 예측과 유출량의 예측을 위해 많은 노력을 하고 있다. 본 연구에서는 강원도 강릉 강우관측소를 대상으로 강우-빈도곡선의 불확실성 분석을 수행하였다. 관측 자료의 수집에서 발생하는 불확실성을 최소화 하고자 ARMA 모형을 이용하여 합성강우자료를 구축하였으며, 발생된 합성강우량을 Bootstrap 방법을 이용하여 대규모의 자료집단으로 발생시킴으로서 신뢰구간에 사용할 자료집단을 발생시켰다. 본 연구에서는 극치강우사상에 적합한 것으로 알려진 Gumbel 분포와 일반극치 분포(GEV 분포) 모형을 선정하였으며 각 확률분포모형에 대한 매개변수 추정방법으로 최우도법, 확률가중모멘트법 그리고 베이지안 추론방법을 사용하여 각 매개변수의 최후 추정치를 산정하였다. 또한 원 자료를 이용하여 최우도법, 확률가중모멘트법 그리고 베이지안 추론방법을 통해 매개변수를 산정 후 강우-빈도 곡선을 추정하여 합성강우자료의 Bootstrap 방법에 의해 발생된 자료로부터 산정한 강우-빈도 곡선의 신뢰구간과 비교함으로서 불확실성이 낮은 확률강우량을 산정할 수 있는 매개변수 추정방법을 평가하고자하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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