• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.5 no.3
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• pp.777-792
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• 1998

병원의 임상연구실험에서 종종 환자들의 치료에 따른 병세의 호전상태를 여러단계로 분류하여 상이한 치료방법에 대한 치료효과간의 차이론 알고자 하는 경우가 있다. 이와 같이 다중상태의 생존자료를 분석하기 위해서 본 논문에서는 semi-Markov 모형에 Cox 회귀모형을 적용하여 회귀계수와 기저생존함수를 추정하고 이를 바탕으로 반응확률함수를 추정하였다. 그리고 본 논문의 결과를 실제 임상실험에서 얻어진 자료에 적용하여 분석하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.1 no.2
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• pp.10-26
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• 1987

If the forecasts from different, sources are combined in some way, the resulting forecasts may be more accurate than any of the individual components. In this paper, the established procedures of combining forecasts are reviewed and the alternative procedures are suggested. By the results of empirical analysis from survey data, the method of combining forecasts using the restricted regression weights, the restricted robust regression weights, and mixed regression weights are robust. We can not find the most efficient combined forecasts in any case if we select the corresponding decision by preliminary analysis for the statistical properties of individual dorecasts, our results of combined forecast can became useful.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.5 no.6 s.22
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• pp.162-169
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• 2004

The purpose of this study is to analyze the factors Influencing profitability of pension business. for this purpose, the research method include questionnaire survey and multiple regression analysis. The results of this study are as follows (1) the factors influencing profitability includes location, operation method, building type, distance, environment, theme in descending order (2) a regression equation to predict profitability is suggested.

• Journal of the Korean Society for Railway
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• v.20 no.4
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• pp.482-490
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• 2017

This study is a railway accident investigation statistic study with the purpose of prediction and classification of accident severity. Linear regression models have some difficulties in classifying accident severity, but a logistic regression model can be used to overcome the weaknesses of linear regression models. The logistic regression model is applied to escalator (E/S) accidents in all stations on 5~8 lines of the Seoul Metro, using data mining techniques such as logistic regression analysis. The forecasting variables of E/S accidents in urban railway stations are considered, such as passenger age, drinking, overall situation, behavior, and handrail grip. In the overall accuracy analysis, the logistic regression accuracy is explained 76.7%. According to the results of this analysis, it has been confirmed that the accuracy and the level of significance of the logistic regression analysis make it a useful data mining technique to establish an accident severity prediction model for urban railway casualty accidents.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.461-461
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• 2012

본 연구는 서울 지점의 목표연도(2040, 2070, 2100년)별 재현기간에 따른 확률강수량을 산정하기 위해 지속시간 24시간에 대한 연 최대 강수량 자료를 구축하여 비정상성 빈도해석을 수행하였다. 연 최대강수량 자료를 이용해 초기 20년을 기준으로 1년씩 추가한 연 최대 강수량 누적 자료를 구축한 후, 누적 기간별 자료의 평균, 위치매개변수, 축척매개변수를 산정하였다. Gumbel 분포를 이용해 비정상성 빈도해석을 실시하였으며, 각 매개변수의 경우 확률가중모멘트법을 이용해 산정하였다. 산정된 누적평균 강수량과 연도와의 선형회귀분석을 실시한 방법뿐만 아니라 서울 지점이 속한 한강유역의 전 지점들을 이용한 유역의 누적평균 강수량 자료에 대하여 연도와의 Logsitic 회귀분석 및 Power Model을 이용해 서울 지점의 목표연도별 누적평균 강수량을 산정하였고 이를 통해 목표연도별 위치매개변수 및 축척매개변수를 구해 목표연도별 재현기간에 따른 확률강수량을 산정하였다. 선형회귀분석을 이용한 비정상성 빈도해석의 경우, 목표연도가 증가함에 따라 선형적인 증가에 의해 매우 높은 누적평균 강수량이 나타나 확률강수량의 경우에도 정상성임을 가정한 확률강수량에 비해 매우 높게 나타나 타당한 확률강수량이라 함에 한계가 있음을 보였다. 유역의 평균거동과 Logistic 회귀분석을 실시하여 확률강수량을 산정하였을 때에는, 선형 회귀분석에 비해 정상성임을 가정한 확률강수량보다 크게 증가하지 않고 비교적 안정적인 증가가 나타났다. 하지만 Logistic 회귀분석을 이용한 누적평균 강수량 산정에 있어서 목표연도 2040년에 도달하기 전에 미리 수렴하는 형태를 보여 모든 목표연도의 확률강수량이 동일한 값을 가지는 한계가 나타났다. 한강 유역의 평균거동과 Power Model을 이용한 비정상성 빈도해석의 경우, 선형회귀분석 및 Logistic 회귀분석을 통한 비정상성 빈도해석에서 나타난 문제점을 보완할 수 있는 확률강수량이 나타남을 보였다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2010.04a
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• pp.624-627
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• 2010

최근 자동차 업계서는 차량의 온실가스 배출량을 줄이고 연비를 개선시킬 수 있는 방법 중의 하나로 경량화 소재를 사용하여 차체의 중량을 줄이는 연구가 활발히 진행 중에 있다. 특히 알루미늄 합금의 경우 기존 강재에 비해 비중이 낮아 가볍고 부식에 대한 저항성이 높아 많이 사용되어지고 있는 추세이다. 본 연구에서는 먼저, 저입열 용접공정을 적용하여 용접 변수와 토치의 각도에 따른 인장강도 특성을 비교하여 적정 용접 범위를 산정하였으며, 인장강도와 비드형상의 관계를 다중 회귀 분석을 이용하여 비드 예측 회귀 모델을 제시하였다. 또한 호감도 함수를 적용한 반응표면분석법을 이용하여 자동차 생산 현장에서 겹치기 용접 이음부의 강건한 용접 품질을 가질 수 있는 최적용접 공정 조건을 도출할 수 있는 효과적인 방법을 제안하고자 한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.21 no.3
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• pp.513-521
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• 2010

Most of universities have carried out course evaluation to apply the performance appraisal for professor. But, course evaluation depends on characteristics of each class such as class size, type of lecture, evaluator's grade and so on. As the results, such characteristics of each class lead to serious bias which makes lecturers distrust the course evaluation results. Hence, we propose a equating method for the course evaluation by regression analysis which use stepwise variable selection. And we compare proposed method with the other method by Cho et al. (2009) with respect to efficiencies. Also we give the example to which the method is applied.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1770-1773
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• 2008

수위-유량 관계 곡선식에 포함되어져 있는 매개변수를 추정하기 위해 많이 사용되는 로그선형 회귀분석은 잔차의 비등분산성(heterocesdascity)을 고려하지 못하므로 본 연구에서는 의사우도추정법(Pseudo-likelihood Estimation, P-LE)에 의해 분산함수를 추정하고 이와 함께 회귀계수를 추정할 수 있는 방법을 제시하였다. 이 과정에서 제시된 회귀잔차를 최소화하기 위하여 SA(simulated annealing)이라는 전역 최적화 알고리즘을 적용하였다. 또한 수위-유량 관계 곡선식은 단면 등의 영향으로 인해 구간에 따라 각각 다르게 구축되어져야 하므로 이를 보다 객관적으로 판단하고 분리 위치를 정확히 추정하기 위하여 Heaviside 함수를 의사우도함수에 포함시켜 결과를 추정하도록 하였으며, 2개의 구간을 가지는 유량자료를 이용하여 제시된 방법의 합리성을 통계적으로 실험하였다. 이와 같이 통계적 실험을 통해 제시된 방법들이 기존 방법과 비교하여 가질 수 있는 장점을 파악하였으며, 제시된 방법들을 금강유역 5개 지점에서 대해 수행하여 효율성을 검증하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.34 no.6
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• pp.957-968
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• 2021

Inverse censoring probability weighting (ICPW) is a popular technique in survival data analysis. In applications of the ICPW technique such as the censored regression, it is crucial to accurately estimate the censoring probability. A simulation study is undertaken in this article to see how censoring probability estimate influences model performance in censored regression using the ICPW scheme. We compare three censoring probability estimators, including Kaplan-Meier (KM) estimator, Cox proportional hazard model estimator, and local KM estimator. For the local KM estimator, we propose to reduce the predictor dimension to avoid the curse of dimensionality and consider two popular dimension reduction tools: principal component analysis and sliced inverse regression. Finally, we found that the Cox proportional hazard model estimator shows the best performance as a censoring probability estimator in both mean and median censored regressions.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.475-476
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• 2015

전력수요는 다양한 외부요인으로부터 영향을 받으므로 전력수요 예측 시 각 요인과의 상관관계를 고려할 필요가 있다. 본 논문은 Stepwise 다중회귀분석법을 이용한 일일 최대전력수요 예측 방법을 제시하였다. 사례연구에서는 2014년 평일 전력수요데이터를 이용하여 제안된 예측방법을 적용하고 그 결과를 평가하였다.