• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.10 no.6
• /
• pp.533-541
• /
• 2000

본 논문에서는 독립변수들의 차원을 감소시켜 일반회귀 신경망의 성능을 개선하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 적응적 학습 알고리즘의 주요성분분석 기법을 이용하여 독립변수 패턴의 특징을 추출하고 이를 일반회귀 신경망의 학습데이터로 이용하였다. 이는 주요성분분석 기법이 가지는 대용량의 입력 데이터를 통계적으로 독립인 특징들의 집합으로 변환시키는 속성을 살려 학습데이터의 차원을 감소시킴으로서 고차원의 학습데이터에 따른 일반회귀 신경망이 가지는 제약을 해결하기 위함이다. 제안된 기법의 일반회귀 신경망을 3개의 독립변수 패턴을 가진 암모니아 제조공정문제와 10개의 독립변수 패턴을 가진 자동차 연비문제에 각각 적용하여 시뮬레이션한 결과, 기존의 일반회귀 신경망에 의한 결과와 비교할 때 더욱 우수한 학습성능과 회귀성능이 있음을 확인할 수 있었다. 그리고 커널함수의 평활요소 설정 면에서도 우수한 특성이 있음을 확인할 수 있었다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.6 no.1
• /
• pp.163-172
• /
• 1993

A computer software for nonlinear regression analysis, NLIN90, was developed to provide easy access and useful information for more precise analysis which can be obtained from the newly developed theory. Together with the elementary statistics, it provides statistics for curvature analysis of model function and of each parameter, for curvaure analysis of transformed parameters, for experimental design analysis, and for residual analysis. Easy access is obtained by utilizing a database of nonlinear models.

• Journal of Korea Water Resources Association
• /
• v.41 no.1
• /
• pp.17-25
• /
• 2008

Whether rating curves are used in practice or new ones are derived, the characteristics of regression analysis are often neglected. For example, a discharge rating curve, which is established from a regression of observed water levels (H) on observed flowrates(Q), is sometimes used for estimating a design water level corresponding to a simulated design flood runoff. However, if independent and dependent variables are changed with each other, the regression equation is changed in existing regression analysis, which is derived from vertical errors between observed data and regression line. Thus, regression equations should not be applied inversely. To avoid this problem, A new two-way variable least-squares regression analysis is proposed. The new method was applied to the rating curves of five water level stations on main stream of Nakdong River. The three kinds of regression models, which are respectively regression of Q versus H (model 1), H versus Q (model 2) and two-way (model 3), showed that the new method can reduce inadvertent mistakes when applied in practice.

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• v.2 no.2
• /
• pp.155-165
• /
• 1995

반복측정자료의 분석을 위해 제안된 Liang and Zeger(1986)의 회귀모형은 일반화추정식(generalized estimationg equations, GEE)을 이용하여 모형의 모수를 추정한다. 이 모형은 반복측정된 반응변수와 설명변수들과의 관계를 추정하는 것이 주된 목적이기 때문에 회귀모수는 중요한 모수로 간주되나 산포모수는 중요하지 않은 장애모수(nuisance parameters)로 간주된다. 일반적으로 GEE 분석에서 회귀모수의 추정량은 산포모수에 상관없이 일치적(consistent)으로 얻어진다고 알려져 있다. 그러나 본 논문에서는 포아송분포를 따르는 반복측정자료에 대한 사례연구와 모의 실험을 통해서 일반적으로 믿어져왔던 것과는 달리 GEE 방법이 산포모수에 민감하게 영향을 받고 있음을 보였다. 특히 산포모수의 값이 일정하지 않은 경우에는 GEE 방법이 산포모수에 민감 하게 영향을 받고 있음을 보였다. 특히 산포모수의 값이 일정하지 않은 경우에는 GEE 방법에서 밝혀진 회귀모수 추정량의 일치성에도 문제가 발생할 수 있음을 보였다.

• Journal of the Korean Geotechnical Society
• /
• v.19 no.6
• /
• pp.371-378
• /
• 2003

The compression index of clay distributed in the west and south coast of the Korean Peninsula had been studied. Compression index was obtained from the conventional consolidation test, and was conducted accordingly to obtain the field virgin compression curve by means of Schmertmann's graphical correction. To examine a correlation closely between physical properties of soils($e_o$, LL, w) and compression index(Cc), linen. and non-linear regression analysis were employed based on the data collected from tests. The conclusions are as follows. The compression index obtained by means of Schmereann's graphical correction is about 1.16 times for the value of original oedometer test curve for U/D samples. Non-liner regression curve was preferable to establish a correlation equation rather than linear regression curve. All derived equations so far achieved have been summarized and given. However, linear equation is better for practical use so that part by part simplified linear equations were also suggested alternatively together with their own non-linear regression curve.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
• /
• v.5 no.2
• /
• pp.47-55
• /
• 2000

To date many software engineering cost models have been developed to predict cost, schedule, and effort of the software under development. The COCOMO Ⅱ is well- suited for the new software development life cycle such as non-sequential and rapid- development processes. The traditional regression approach based on the least square criterion is the most commonly used technique for empirical calibration in the COCOMO Ⅱ model. It has a few assumptions frequently violated by software engineering data sets. The source data is also generally imprecise in reporting size effort, and cost-driver ratings, particularly across different organizations. And that the outlier for the source data is a peculiarity and indicates a data point. To cope with difficulties, in this paper, we propose a new regression method for calibrating COCOMO Ⅱ post-architecture model based on the minimum relative error(MRE) criterion. The characteristic of the proposed method is insensitive to the extreme values of the data in the empirical calibration. As the experimental results, It is evident that our proposed calibration method MRE was shown to be superior to the traditional regression approach for model calibration, as illustrated by the values obtained for standard deviation(^σ), and prediction at level LPRED(L) measures.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.25 no.5
• /
• pp.489-494
• /
• 2015

The purpose of this paper is to analyse outcomes of Korean Pro-basketball games using regression models. Both Classic Fuzzy Regression Model and Fuzzy Regression Model applying linguistic variables were used to meet the purpose of the paper. In General Regression Analysis, in which the results of games are expressed and analyzed through score differences, a regression model is proposed considering influential variables for the score differences of the two teams. In Fuzzy Regression Analysis, the results are sorted into six different literal expressions, 'win with large margin, win with moderate margin, win with narrow margin, defeat with narrow margin, defeat with moderate margin, and defeat with large margin'. Athletic performances and team work of each teams were expressed in fuzzy number to analyse how much athletic performances and team work affect results of games. This paper referred back to 2013-2014 season data provided by KBL(Korean Basketball League) and professional columns on Korean basketball analysis.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2017.05a
• /
• pp.219-219
• /
• 2017

상대적으로 유역의 관측 자료가 충분하지 못하거나 검증되지 않았을 경우 미계측 유역으로 정의되며 수문모형의 매개변수 검정을 할 수 없으므로 다른 방법을 고안해야 한다. 이를 위해 기존 연구에서는 지역적 특성을 고려한 지역회기분석을 통해 미계측 유역의 유량을 산정하였는데, 대부분 유역의 특성과 연 평균 유출량 자료의 관계를 이용한 회귀식으로 실시간 유량의 변화를 고려하기 어려웠다. 본 연구에서는 개념적 강우-유출모형으로 많이 사용되고 있는 개념적 수문모형인 GR4J의 매개변수에 대해 미계측 유역의 특성을 고려한 변수들을 이용하여 회귀식을 구하고 그 적용성을 평가하였다. 이를 통해 미계측 유역의 유량 시계열 자료를 생성할 수 있었다. 또한 IPCC에서 발간한 AR5의 RCP 4.5 시나리오를 적용하여 미래 유출량을 산정하였다. 우선 지역회귀분석을 적용하기 위해 수문모형을 이용한 계측 유역의 유출량을 구하였으며 22개의 전국 댐 상류 지점을 기준으로 SCE 알고리즘을 이용하여 GR4J의 최적 매개변수를 구하고 각 유역별로 물리적, 지형적, 기상학적 특성을 고려하여 11개의 변수를 선택하였다. 각 변수간 다중공선성(Multicollinearity)를 고려하기 위해 VIF(Variation Inflation Factor) test를 적용하여 최종 7개의 변수를 선정하고 단계별 회귀방법(Stepwise regression)을 이용하여 GR4J의 매개변수별 회귀식을 생성하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2017.05a
• /
• pp.6-6
• /
• 2017

본 연구의 목적은 독립적으로 수행되어진 하천 복원 가치추정 선행연구들을 대상으로 메타회귀분석을 활용한 편익이전을 제시함으로써, 편익이전의 타당성 및 적용 가능성을 검토하는 데 있다. 문헌검색을 통해 '하천 가치평가', '하천 가치', '물 환경 가치추정', '하천 편익' 등에 관한 자료를 수집하였으며, 총 60편의 연구를 수집했다. 그 중 중복된 연구를 제외하고 가치추정 단위를 '원/년/가구'로 통일함으로써 51편의 연구를 분석에 사용했으며, 90개의 가치 추정치가 실증분석에 사용되었다. 본 연구는 국내에서 수행된 하천 복원 가치 추정연구를 집대성하여 DB를 구축하고 요약통계량을 중심으로 선행연구 결과를 기술하였으며, 메타회귀분석을 실시한 후, policy site의 특성과 조건에 맞게 함수를 조정하고, 조정된 함수를 사용하여 policy site의 가치를 예측하였다. 종속변수로는 총 가치(원/년/가구, 2015년 불변가격)가, 독립변수로는 하천유형, 위치, 규모, 환경 서비스특성, 그리고 방법론 특성, 지불형태, 대상지 사회경제적 특성 변수들이 포함되었다. 모형의 추정결과 조정된 값은.420으로써 종속변수 총변이의 42.0%를 모형이 설명하는 것으로 나타났다. 메타회귀분석을 통해 본류에서 멀어지는 소규모하천일수록 하천의 경제적 가치를 더 크게 느끼는 것으로 나타났으며, 전체적인 영향력 크기를 고려해 본다면 하천을 복원할 때 수질정화기능, 서식지기능, 이수기능, 치수기능, 여가 및 수변공간으로의 기능 순으로 고려하는 것이 하천의 가치를 보다 높일 수 있을 것으로 보였다. 또한 지불방법은 매월, 인당 지불하는 것으로 제시할 때 경제적 가치 추정치를 높일 수 있는 것으로 해석되었다. 모델추정 결과를 활용한 함수이전에서는 만경강의 특성을 반영하고 조정함으로써 만경강의 가치를 추정하였으며, 모형으로부터 얻은 만경강 가치 예측치는 가구당 매년 41,214원으로 추정되었다. 본 연구의 메타회귀분석은 선행연구를 객관적으로 종합할 수 있는 분석의 틀로서 충분한 활용 타당성이 인정되는 것으로 보이며, 편익이전 시에 policy site의 자원특성과 조건에 맞춰 함수를 조정하여 예측치를 제시함으로써 메타회귀분석 함수이전의 융통성을 보여주었다. 이에 메타회귀분석을 통한 편익이전은 타당성 및 적용 가능성 측면에서 긍정적으로 판단된다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.21 no.1
• /
• pp.1-17
• /
• 2008

The ordinary least squares regression method of Haseman and Elston(1972) is most widely used in genetic linkage studies for continuous traits of sib pairs. Kruglyak and Lander(1995) suggested a statistic which appears to be a nonparametric counterpart to the Haseman and Elston(1972)'s regression method, but in fact these two methods are quite different. In this paper the relationships between these two methods are described and will be compared by simulation studies. One of the characteristics of the sib-pair linkage study is that the explanatory variable has only three different values and thus dependent variable is heavily replicated in each value of the explanatory variable. We propose a weighted least squares regression method which is more appropriate to this situation and the efficiency of the weighted regression in genetic linkage study was explored with normal and non-normal simulated continuous traits data. Simulation studies demonstrated that the weighted regression is more powerful than other tests.