• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제3권3호
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• pp.1-9
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• 1996

본 논문에서는 일반화 회귀모형의 회귀모수${\beta}$에 대한 사전정보의 형태에 따른 각 추정량들에 대하여 연구하였다. 먼저 사전정보가 ${\beta}$에 대한 사전분포로 주어지는 경우에 해당하는 베이지안 회귀추정량을 제시하였고, 다른 하나는 ${\beta}$에 대한 사전정보모형으로 선형회귀모형식이 주어진 경우의 일반화 혼합회귀추정량에 대하여 연구하였다. 두가지 경우로부터 얻어진 각 추정량의 정도를 알아보기 위하여 각 추정량의 공분산행렬을 이 용하여 서로 비교하여 보았다. 각 추정량의 분산비들을 이용하여 일반적으로 일반화 혼합회귀추정량이 베이지안 회귀추정량들보다 비교적 작은 분산값을 가진다는 결론을 얻었다.

• 응용통계연구
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• 제12권2호
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• pp.527-535
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• 1999

양적 확률응답을 이용한 민감사안에 대한 평균이나 분석의 추정시 보조정보를 활용한 회귀추정법에 대해서 언급하고, 유도된 회귀추정량과 Greenberg et al.의 추정량 그리고 비추정량과의 비교의 통하여 회귀추정량이 효율적일 수 있는 조건을 찾았다. 또한 각 질문에 대한 응답의 분포가 포아송 분포인 경우 회귀추정량의 효율이 증대될 수 있는 조건에 대해서도 논하였다.

• 응용통계연구
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• 제17권3호
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• pp.475-488
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• 2004

위치추정량에서 로버스트한 추정기법 중의 하나로 알려진 데이터 뎁스(depth)를 회귀추정에 적용한 회귀뎁스(regression depth)는 Rousseeuw and Hubert(1999)에 의하여 제안되었다. 이 이외의 회귀뎁스 추정량으로는 심플리셜(simplicial) 뎁스와 사영(projection) 개념의 뎁스 회귀추정량들이 있다. 본 논문에서는 뎁스 기반 회귀추정량들의 성능에 대한 모의실험을 여러 오염 조건에서 행하여 비교하였으며 기존의 우수한 로버스트성을 지니는 추정량으로 최근에 제안된 HBR추정량(Chang et al., 1999)들과의 비교연구도 하였다. 2차원 공간에서의 실험은 전반적으로 사영뎁스기반 회귀추정량이 좋은 결과를 보여주었다.

• 응용통계연구
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• 제26권3호
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• pp.511-520
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• 2013

이상치가 존재하는 회귀모형에서 이상치를 탐색하거나 로버스트 추정량에 대한 연구는 매우 중요하다. 이러한 연구는 leave-one-out를 이용하여 회귀계수를 추정하고 잔차를 이용하여 오차 분산을 추정하여 이상치를 탐색하는데 있다. 본 연구는 회귀모형에서 회귀계수를 추정하지 않고 오차 분산을 추정할 수 있는 Rice 추정량의 적용을 소개한 것이다. 특히, 단순회귀모형에서 이상치의 유무에 따라 Rice 추정량의 통계적 성질을 비교하고 이상치 탐색에 있어 어떤 장점이 있는지를 탐색한 연구이다.

• 응용통계연구
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• 제14권2호
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• pp.463-473
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• 2001

선형모형의 회귀계수의 L$_1$-추정량의 점근분포는 오차항의 중앙값에 종속되어있는데, 이 값은 잔차의 순서통계량의 함수로 추정될 수 있다. 본 논문에서는 오차항 중앙값의 추정량을 유도하는 몇 가지 방법을 소개하고 몬테칼로 실험을 통하여 가장 바람직한 추정량의 형태를 제안하였다. 또한 제안한 추정량을 이용하면 검정문제에서도 좋은 결과를 얻을 수 있음을 보였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권2호
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• pp.251-260
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• 2009

이 논문에서는 단순 선형회귀 모형에서 회귀 계수의 최적 추정량을 구할 수 있는 자기공분산에 근거한 추정 방법을 제시하였다. 이 방법이 직관적으로 매혹적이지는 않지만 이 최적 추정량이 해당 회귀 계수의 불편추정량이 된다. 설명변수가 0과 1사이의 균등간격의 값을 가지면, 오차가 자기회귀 이동평균 모형을 따르면 성립하는 조건 하에서 이 최적 추정량이 최소제곱 추정량과 점근적으로 통일한 분포를 가진다는 것을 보였다. 추가적으로 똑같은 조건 하에서 이 최적 추정량이 해당 회귀 계수에 확률상 수렴한다는 것을 자체적으로 입증하였다.

• 응용통계연구
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• 제29권1호
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• pp.267-277
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• 2016

본 연구에서는 잔차를 이용하여 오차항의 코플라 함수를 추정하는 문제를 고려하였다. 확률적 회귀모형을 개별모형으로 갖는 경우, 오차항 대신 잔차들의 경험적 분포함수를 이용하여 구한 코플라 모수에 대한 준모수적 추정량의 성질을 살펴보았으며, 이 추정량이 일치추정량이 되기 위한 조건을 구하였다. 응용사례로 코플라-자기회귀이동평균 모형을 다루었으며, 모의실험을 통해 자기회귀 근사를 통해 얻은 잔차를 이용하여 계산한 추정량의 성질도 살펴보았다.

• 응용통계연구
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• 제13권1호
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• pp.55-70
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• 2000

본 논문에서는 내포오차성분을 가지는 패널회귀모형에서 회귀계수에 대하여 다양한 추정량들을 유도하고, 추정량들의 효율성을 모의실험을 통하여 평균제곱오차의 기준에서 비교하였다. 모의실험 결과, 제안된 FGLS 추정량들은 GLS추정량과 효율성에서 서로 큰 차이를 보이지 않았으며, 계산상 더욱 복잡한 ML, REML 추정량 및 MIVQUE와 거의 비슷한 효율성을 보여주었다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제5권1호
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• pp.121-131
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• 1998

이 논문의 목적은 비모수 회귀모형에 있어서의 오차의 분산을 추정하는 방법들 중 차분에 기저한 방법 (difference-based methods)을 이용한 기존의 추정량들을 비교 분석하는데 있다. 특히 점근적인 최적 이차 차분에 기저한 Hall과 Kay, Titterington(1990)의 HKT 추정량에 대한 그들의 추정량에 대한 문제점들을 제시하고, HKT추정량과, GSJS추정량, Rice추정량에 대하여 모의 실험을 이용하여 모수에 대한 수렴 속도를 비교 분석 하였다. 또한 GSJS 추정량에 대한 일치성과 수렴 속도를 보였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제17권4호
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• pp.541-550
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• 2010

$L_1$-회귀추정량이 수직이상점에 대해서는 매우 로버스트하지만 지렛점에 대해서는 전혀 로버스트하지 않다는 사실은 잘 알려져 있다. 본 논문에서는 수직이상점은 물론 지렛점에 대해서도 로버스트한 $L_1$-회귀추정을 위한 알고리즘을 제안한다. MCD 또는 MVE-추정량에 바탕을 둔 로버스트거리를 기준으로 지렛점들을 식별하고, 식별된 지렛점들의 영향력을 적절히 감소시키기 위한 가중치를 결정한다. 가중치에 의해 변환된 자료에 선형척도변환 기법에 바탕을 둔 선형계획 알고리즘을 적용함으로써 $L_1$-회귀추정량의 붕괴점을 향상시킨다. 다양한 형태와 규모의 자료에 대한 모의실험 결과, 제안된 알고리즘에 의한 $L_1$-회귀추정량의 붕괴점이 크게 향상되는 것으로 나타났다.