Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.264-264
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2016
홍수위험의 정도를 표시하기 위한 연구는 다양한 방법으로 진행되어 왔으나, 많은 지역에 수리 및 수문모형을 적용하여 홍수위험을 평가하기에는 매개변수 보정이나 모형의 검정에 한계가 있을 수밖에 없다. 특히, 많은 지역에 대하여 행정구역별로 홍수위험을 평가한다던지, 기후변화에 따른 홍수위험 변화양상을 평가하기 위하여는 더욱 그러하다. 이에 본 연구에서는 기존의 수위관측소에서 관측되어진 유량 자료를 적극 활용하여 시강우량과의 다중회귀분석을 통하여 첨두유량을 예측할 수 있는 회귀방정식을 구축하고 홍수위험을 평가할 수 있도록 시도하였다. 홍수피해는 하천의 유량 증가가 가장 직접적인 원인이 될 수 있으며, 비교적 하천정비가 잘 이루어진 우리나라의 경우는 하천정비 시 설정한 계획홍수량과 호우에 따라 발생되는 첨두유량을 비교하여 홍수피해 발생여부를 판단할 수 있을 것이다. 하천의 첨두유량 값은 복잡한 유역특성이나 수문특성에 의하여 결정되지만, 결국은 시간별 순간 최대강우량의 조합에 의하여 크게 좌우 되는 것으로 판단된다. 본 연구에서는 수도권의 일부 행정구역별 대표 수위관측소를 정하고, 각 지점의 최근 10년 동안의 하천유량 관측자료를 이용하여 단일 호우사상의 1시간, 2시간, 3시간, 5시간, 10시간, 1일, 2일, 3일, 5일, 10일 순간최대강우량과 첨두유량 사이의 다중회귀분석을 실시하여 유의한 통계값을 보이는 자료끼리 회귀방정식을 구성하도록 하였다. 다중회귀분석은 각 하천 지점별로 해당 하천의 수리특성이 일정하게 유지되어진 기간 동안만을 선정하여 분석하였으며, 유량자료 가운데 각 지점에서 관심수위 이상으로 유량이 크게 증가하였던 호우사상만을 사용하였다. 회귀분석 결과, 매우 의미 있는 회귀방정식의 도출이 가능하였는데, 의정부시 신곡교의 경우는 1시간, 10시간, 1일 강우량으로부터, 광주시 경안교 지점의 경우는 3시간, 1일, 10일 강우량으로부터, 양평군 흑천교 지점의 경우는 10시간, 3일 강우량으로부터 각각 첨두유량을 예측할 수 있는 회귀방정식이 높은 유의성을 보이는 것으로 나타나, 유역면적이나 도달시간 등의 유역특성을 어느 정도 반영하고 있는 회귀방정식이 도출된 것으로 판단되었다. 이와 같은 회귀방정식에 의하여 예상되어지는 시간별 강우량 자료를 적용하면 첨두유량을 예측할 수 있으며, 이를 기존 계획홍수량과 비교하여 홍수위험 정도를 적절하게 평가할 수 있을 것으로 판단된다.
In this paper. we conducted an empirical study to investigate the design and weighting effects on descriptive and analytic statistics. We compared the regression models using the design-based approach and the generalized estimating equations (GEEs) approach with the model-based approach through the design and weighting effects analysis.
The purpose of this study was to examine particular variables that play a significant role in the difficulty of math test items in College Scholastic Ability Test (CSAT). The study also aimed to develop a model of measuring the item difficulty. Variables correlated to item difficulty were drawn from the review of the related literature and the analysis of the content and difficulty of the past test items of CSAT. The first instrument was designed by using the correlated variables. According to the results of correlation analysis, the second instrument was made by deleting the variables which showed relatively low correlation with item difficulty and by refining some variables. Several models were proposed by using the revised instrument. The comparison of the R square and cross validity of each model reveals that integrated regression model was the most stable and accurate among the proposed models. The study also showed that statistically significant predictors were choice format, content domain, behavior domain, and the degree of item familiarity in the order of proportion of variance accounted by the predictors. Despite the limited scope of the present research, it can be suggested that its findings provide useful insights into predicting math test item difficulty.
Bootstrap is a resampling technique to find an estimate of parameters or to evaluate the estimate. This technique has been used in estimating parameters in linear model(LM) and generalized linear model(GLM). In this paper, we explore the possibility of applying Bootstrapping Residuals, Pairs, and an Estimating Equation that are most widely used in LM and GLM to the generalized estimating equation(GEE) algorithm for modelling repeatedly measured regression data sets. We compared three bootstrapping methods with coefficient and standard error estimates of GEE models from one simulated and one real data set. Overall, the estimates obtained from bootstrap methods are quite comparable, except that estimates from bootstrapping pairs are somewhat different from others. We conjecture that the strange behavior of estimates from bootstrapping pairs comes from the inconsistency of those estimates. However, we need a more thorough simulation study to generalize it since those results are coming from only two small data sets.
This paper presents a Monte Carlo evaluation of estimators for nonlinear consored simultaneous equations models. We examine the performance of the maximum likelihood estimator (MLE), the two-step quasi maximum likelihood estimator (2QMLE) proposed by Lee and Hurd (1989), and another quasi MLe using least squares at the first step (LSAE) under varying degrees of freedom and underlying distributions, Although QMLE's are not necessarily consistent, the Monte Carlo results show that the 2QMLE may be used as an alternative to MLE when MLE is not applicable in practice.
We propose methodology to analyze the dynamic mechanisms of financial market contagion under market integration using a biological contagion analytical approach. We employ U-statistic to measure market integration, and a dynamic model based on an error correction mechanism (single equation error correction model) and latent factor model to examine market contagion. We also use quantile regression and Wald-Wolfowitz runs test to test market contagion. This methodology is designed to effectively handle heteroscedasticity and correlated errors. Our simulation results show that the single equation error correction model fits well with the linear regression model with a stationary predictor and correlated errors.
Simultaneous equation models, increasingly used in many detailed analyses, tend to get larger and more sophisticated to describe the structure of the study area to be close to the actual situations. In setting up such a system of equations, statistical results and simulation performance of the model as a whole may be meaningless and unrepresentative of the real world due to a structural instability that is built into the model when the equations are combined and solved simultaneously. Even though the use and subsequent analysis of an unstable system are likely to mislead us, most of the studies that take the simultaneous equation approaches neglect such a serious problem. Thus it is necessary to illustrate how to check the stability problem and apply to the actual model, then investigate how such as analysis is able to provide useful information about the structural characteristics of the model from the dynamic viewpoint.
This study analyzed empirically the same data through SPSS statistic(regression analysis) and AMOS program(structural equation model) used for cause and effect analysis. The result of empirical analysis was as follows. The different outcome of coefficients and p-values were deducted. Especially, in the mediated effect testing, meanwhile, SPSS statistic(regression analysis) pictured mediated effect, AMOS program(structural equation model) did not picture mediated effect on the reject zone of null hypothesis(absolute t-value and C.R.-value were nearby 1.96). Eventually, this study showed that what program used determined the outcomes of coefficients and p-values(In particular, the outcomes were differentiated further in the increasing measurement error) though using the same data.
Proceedings of the Korean Association for Survey Research Conference
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2001.04a
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pp.73-86
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2001
In this paper, we conducted an empirical study to investigate the design and weighting effects on descriptive and analytic statistics. We compared the regression models using the design-based approach and the generalized estimating equations(GEEs) approach with the model-based approach through the design and weighting effects analysis.
이 연구의 목적은 중국의 도시화율을 재구성하고 그것을 바탕으로 과잉/과소 도시화 논쟁을 재점검하는 것이다. 연구는 과거에 발표된 도시화율에 비하여 2000년 센서스 보고서에 발표된 36.01%의 도시화율이 신뢰할만한 수치인가하는 질문에서 출발한다. 여기에 대한 답은 부정적이다. 따라서 이 연구는 유엔의 도시/농촌 인구성장 예측기법을 사용하여, 도시화율에 관한 두 세트의 시계열 자료를 재구성한다, 이 연구는 그 중 하나인 1982~2000년 자료를 바탕으로 과잉/과소 도시화 문제의 성격을 해명한다. 이 연구는 1인당 국민소득과 도시화의 관계를 해명하기 위한 두 종류의 회귀모형을 개발한다. 세계은행의 자료를 바탕으로 전세계의 경제발전과 도시화 수준에 관계에 관한 회귀방정식을 추정하고, 선형방정식보다 로그방정식이 예측력이 높음을 확인한다. 로그방정식의 추정결과에 따르면, 중국은 1978년 개혁${\cdot}$개방정책 이전에는 과잉 도시화되었고, 최근에 들어 오히려 도시화의 지체로 인한 과소 도시화의 문제가 통계적으로 유의미한 현상이 되고 있다. 분석의 결과는 중국이 1978년 시장경제를 도입한지 15년이 지난 이후에야 도시화 지체현상이 나타나고 있음에 주목하면서, 중국의 각종 도시정책이 도시발전에 강력한 장애물로 규제력을 행사하였음을 강조한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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