이상치가 존재하는 경우 모형 적합의 결과가 왜곡될 수 있기 때문에 이상치 탐색은 데이터분석에 있어서 매우 중요하다. 이상치 탐지 방법은 많은 학자들에 의해 연구되어 왔다. 본 논문에서는 Hadi와 Simonoff (1993)가 제안한 직접적 이상치 탐지 방법을 벌점 스플라인 회귀모형에 적용하여 이상치를 탐지하는 과정을 제안하며 모의실험과 실제 데이터에 적용을 통하여 스플라인 회귀모형, 강건 벌점 스플라인 회귀모형과 효율성을 비교한다.
신용위험 관리에서 필수적인 방법론이 스코어 카드이며 이를 작성하는 데에 있어서 널리 쓰이는 방법 중의 하나가 로지스틱 회귀분석이다. 본 논문에서는 로지스틱 회귀 방법에 기초한 스플라인 방법론을 소개하고자 한다. 최종 스코어 카드는 연속형 변수를 범주형 변수화 하므로 조각 선형 스플라인을 채택하였다. 모의 실험을 통하여 제안된 방법의 성 능을 규명 하였다.
비모수 회귀모형에 있어서 평활스플라인에 대하여 언급하고, 그 간단한 성질을 다룬다. 선형회귀나 다항식회귀에서는 적합하기 나쁜 데이터가 많이 존재한다. 설명변수가 여러 개인 경우에 준모수 회귀모형은 하나 혹은 그 이상의 변수에 대해서는 비모수 함수를 다른 변수에 대하서는 선형함수를 적합시켜 그들의 가법성을 가정한 것이다. 준모수 회귀모형에 있어서 선형부분의 회귀계수의 추정량에 편의가 발생하고, 여기서는 그 편의에 대한 점근 정규성을 다룬다
고정된 접목점을 갖는 다항 스플라인 회귀모형에 대한 D-최적실험 계획의 성질들이 연구되 었다. 또한 정규화된 B-스플라인을 이용하여 몇가지 경우에 대한 D-최적실험계획을 이론적 으로 구하였다. Kiefer-Wolfowitz 동치정리에 의하여 몇가지 모형에 대한 D-최적실험 계획 이 수리적인 방법에 의해 근사적으로 구하여 졌다.
선형 로지스틱 모형은 신용위험 관리를 위한 신용평점 모형 구축에 있어서 널리 쓰이고 있는 방법론이다. 본 논문에서는 신용평점화를 위하여 로지스틱 회귀 방법에 기초한 스플라인 방법론을 다루고자 한다. 선형 스플라인과 자동적인 변수선택 방법을 채택하였다. 모의 실험을 통하여 스플라인 방법의 성능을 규명하였다.
본 논문에서는 텐서 스플라인을 이용하여, 일반화된 선형모형의 회귀합수를 자료에만 의존 하는 방식으로 추정하는 문제를 고려하였다. 최우 추정법을 이용하여 회귀 함수를 추정하는 데, 이용된 텐서 스틀라인은 접목점의 수가 유한개이며, 독립변수 영역의 주변에서는 선형으 로 제한되었다. 접목점을 자료의 각 좌표의 순서 통계량에 위치하도록 했고 그 수는 AIC의 변형된 식을 최소로 하는 수로 결정 했다. 모의 실험 예를 통하여 추정량을 예시하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제19권4호
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pp.1047-1058
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2008
Prediction of total sales in information security industry is considered. Exponential smoothing and spline smoothing is applied to the time series of annual sales data. Due to the different survey items of every year, we recollect the original survey data by some basic criterion and predict the sales to 2014. We show the total sales in infonnation security industry are increasing gradually by year.
수위관측지점의 수위-유량관계는 하천단면 형태와 경사에 따라 1개의 유량곡선이 형성될 수도 있으나, 저수위, 평수위, 고수위 등 여러 개 구간의 곡선이 각각 다른 형태로 구성될 수 있다. 또한 이러한 곡선의 연결접점에서 연결이 연속적이어야 하고 부드러워야 한다고 알려져 있다. 각 수위구간에서 유도된 수위-유량관계곡선이 수위구간을 나눈 경계수위에서 곡선식이 일치하지는 경우가 종종 나타난다. 본 연구에서는 경계수위와 곡선접점이 일치하는지 여부를 판단하고 오차의 크기를 확인하기 위하여 할선법을 적용하여 Excel의 VBA로 프로그램을 작성하여 사용하였다. 한편, 수위유량곡선의 연결부에서 부드럽게 연결되는 것이 바람직 하지만, 지금까지 실무에서는 경계수위에서 기울기가 급변하는 형태의 수위-유량관계곡선을 사용하고 있다. 왜냐하면 최소자승회귀분석을 통하여 유도되는 과정에서 경계수위지점의 1차 도함수를 일치시키는 것은 현실적으로 불가능하기 때문이다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여, 회귀분석으로 지수함수의 형태로 유도된 수위-유량관계곡선으로부터 수위와 유량의 대표 값을 계산하고 이들 대표 값들을 3차 스플라인 보간법을 이용하여 1차 도함수를 접점에서 일치시키는 부드러운 연결과 함께 수위-유량관계곡선과도 잘 일치하는 새로운 대안을 제시하였다. 2006년도 한국수문조사연보(유량편)의 자료를 검토하여 문제점들을 도출하고, 본 연구에서 제안한 방법들을 적용하여 보았다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제9권1호
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pp.29-36
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1998
본 논문은 Eubank (1994, 1997)에 의해 이론적으로 제안된 선형 평활스플라인 추정량에 대한 알고리즘을 개발함으로 선형 스플라인의 추정을 보다 쉽고 효율적으로 사용할 수 있도록 하는데 목적이 있다. 이 알고리즘을 이용하여 여러가지 모형의 예들에 대하여 추정량의 적합성을 조사하였고, 제시된 선형 평활스플라인 추정량이 비모수 함수 추정의 도구로서 잘 적합됨을 알 수 있었다.
현대 과학기술의 발전으로 인해 함수 형태의 자료(functional data)는 기상학, 생물의학과 다양한 분야에서 발생하고 있으며 이러한 자료를 분석하는 것은 새롭고 흥미로운 통계과제라 할 수 있다. 스칼라 반응변수를 가진 함수형 선형회귀 모형(functional linear regression models with scalar response)은 널리 사용되는 함수형 자료 분석기법 중의 하나라 할 수 있고 이 회귀 모형에서 함수형 자료 (설명변수) 가 스칼라 반응변수에 영향력을 미치는지 검정하는 것은 중요한 문제라 할 수 있다. 최근, Kong 등은 함수형 주성분분석(functional principle component analysis)에 의한 차원 축소, 즉, 함수형 주성분분석 결과 얻어지는 고유함수(eigenfunctions)를 활용한 검정방법을 제안했다. 하지만, 그 고유함수들은 검정문제에서 관심사인 함수형 설명변수와 스칼라 반응변수의 연관성이 아니라 함수형 설명변수의 변동만을 고려하기 때문에 회귀문제에 사용하기에 일반적으로 적합한 기저가 아니다. 게다가, 자료로부터 추정하여야 하기 때문에 이 불필요한 추정오차가 검정 절차 성능에 포함될 가능성이 있다. 이러한 단점을 피하기 위해 본 논문에서는 기존의 고유기저함수가 아닌 고정기저(fixed basis)인 B-스플라인(B-splines) 함수를 활용한 검정 방법을 제안한고 모의실험을 통해 검정방법이 잘 작동한다는 것을 보여준다. 또한, 제안한 검정 방법은 B-스플라인의 국소화 성질 때문에 때론 효율적이고 직관적인 결과를 제공하는데 이를 모의실험과 실증자료 분석을 통해 보여줄 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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