잠재집단 모형은 다변량 범주형 자료 안에 숨겨진 집단을 찾는 매우 중요한 도구종의 하나이다. 하지만 실제 자료분석에서 너무 많은 관찰변수들을 포함시킨 모형은 모형을 복잡하게 만들고 또한 모수추정의 정확도에 영향을 주기 때문에 정보가 손실되지 않는 내에서 유용한 변수를 찾는 것은 중요한 문제이다. Dean과 Raftery (2010)은 잠재집단 모형에서의 변수선택을 위해 BIC를 이용한 Headlong search 알고리즘을 제시하였는데 본 논문에서는 이 방법을 대체할 수 있는 방법으로 적합한 모형으로부터 계산된 잠재집단에 속할 사후확률을 이용하여 변수 선택을 하는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위하여 잠재집단 모형의 적합성을 측정할 수 있는 새로운 통계량과 이를 이용한 변수선택 알고리즘을 제시할 것이다. 또한 제안된 방법의 효율성을 모의실험과 실증자료 분석을 통해 살펴보고자 한다.
이 논문에서는 장기억 과정에서의 변화점을 빨리 검출하는 베이지안 추론방법에 대해 알아본다. 장기억 과정에서의 베이지안 추정은 장기억 모수값에 따라 전체 자료에 대한 부분차분을 계산해야 하기 때문에 수행시간이 많이 걸린다는 문제가 있다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 장기억 모수공간을 그룹화하여 순서형으로 범주화시킨 후 설명력이 가장 높은 범주의 대표값을 선택하게 하였다. 이 방법은 초기단계에서 범주의 대표값에 대해 한번씩만 부분차분을 계산하면 되기 때문에, 매번 계산해야 하는 추정하는 방법보다, 특히 시계열자료의 수가 많은 경우, 상대적으로 빠른 베인지안 추론이 가능하다. 또한 장기억 모수공간이 (0,0.5) 이기 때문에 모수공간을 적절하게 그룹화한다면 장기억 모수를 선택하는 것이 모수를 추정하는 것에 비해 큰 차이가 없다. 이 논문에서는 나일강 수위자료 실증분석을 통해 제안된 방법의 타당성을 확인해본다.
본 논문은 스미스의 베이지안 소프트웨어 신뢰도 성장모형을 기반으로 테스팅 단계에서의 소프트웨어 신뢰도에 대한 두가지 베이즈 추정량에 그에 대한 평가 알고 리즘을 제안하는데 목적이 있다. 그 방법으로 사전정보 클래스로서 일양사전분포보다 더 일반적인 베타사전분포 BE(a.b)를 사용하였다. 그 연구 과정으로 베이지안 추정절 차에 있어서 제곱오차결손함수와 해리스결손함수를 고려하고, 컴퓨터 시뮬레이션을 통 해서 소프트웨어 신뢰도에 대한 베이즈추정량들과 그에 따른 알고리즘을 이용하여 평 균자승오차 성능을 비교한다. 연구 결과로써 a가 크면 클수록 그리고 b가 적으면 적을 수록 해리스결손함수하의 소프트웨어 신뢰도의 베이즈추정량이 평균자승오차 성능의 관점에서는 더욱 유효하고, a 가 b보다 더 클 때 공액사전분포인 베타사전분포상의 소 프트웨어 신뢰도의 베이즈추정량이 비정보사전분포인 일양사전분포상에서 소프트웨어 신뢰도의 베이즈추정량보다는 성능이 더 좋다는 결론을 얻는다.
전력시장 도매가격인 전력계통한계가격(System Marginal Price, SMP)의 급등락은 발전 사업자들의 재생에너지 및 기존 신규 발전설비에 대한 투자 결정을 변경하거나 지연시켜 에너지 정책 실현에 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 이 연구는 2016~2020년 시간별 데이터를 활용하여 우리나라 SMP 주간 실현 변동성을 측정하고 결정요인을 파악함으로써 SMP 급등락 현상에 대한 정보 제공을 목적으로 한다. 국면전환(regime-switching)을 베이지안 변수선택(Bayesian stochastic selection) 모형에 적용하여 추정한 결과, SMP 고변동·저변동 국면 모두에서 기저 발전인 석탄 및 원자력 발전과 재생에너지인 태양광 발전의 증가는 SMP 변동성을 심화시키고, 가스발전량과 LNG 가격 변화는 고변동 국면에서만 SMP 변동성을 감소시키는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 탄소 중립이나 에너지 전환 정책에 따른 재생에너지의 점진적인 확대가 SMP 변동성을 확대할 수 있지만, 재생에너지의 간헐성을 보완하기 위한 가스발전의 증가나 탄소 중립을 위한 석탄발전 감축은 SMP 변동성 증가를 상쇄시키는 역할을 할 수 있음을 시사한다.
In case measurements are made on units of production in time order, it is reasonable to expect that the measurement errors will sometimes be first order autocorrelated, and a technique to test such autocorrelation is required to give good control of the productive process. Tool-wear process provide an example for which regression model can sometimes be useful in modeling and controlling the process. For the control of such process, we present a simple method for testing first order autocorrelation in regression errors. The method is based on Bayesian test method via Bayes factor and derived by observing that in general, a Bayes factor can be written as the product of a quantity called the Savage-Dickey density ratio and a correction factor ; both terms are easily estimated from Gibbs sampling technique. Performance of the method is examined by means of Monte Carlo simulation. It is noted that the test not only achieves satisfactory power but eliminates the inconvenience occurred in using the well-known Durbin-Watson test.
Most of the conflict problems between 2 persons can be represented as a bi-matrix game, because player's utilities, in general, are non-zero sum and change according to the progress of game. In the bi-matrix game the equilibrium point set which satisfies the Pareto optimality can be a good bargaining or coordination solution. Under the condition of incomplete information about the risk attitudes of the players, the bargaining or coordination solution depends on additional elements, namely, the players' methods of making inferences when they reach a node in the extensive form of the game that is off the equilibrium path. So the investigation about the players' inference type and its effects on the solution is essential. In addition to that, the effect of an individual's aversion to risk on various solutions in conflict problems, as expressed in his (her) utility function, must be considered. Those kinds of incomplete information make decision maker Bayesian, since it is often impossible to get correct information for building a decision making model. In Baysian point of view, this paper represents an analytic frame for guessing and learning opponent's attitude to risk for getting better reward. As an example for that analytic frame. 2 persons'bi-matrix game is considered. This example explains that a bi-matrix game can be transformed into a kind of matrix game through the players' implicitly cooperative attitude and the need of arbitration.
본 연구는 2005년, 2006년 대학수학능력시험 직업탐구영역의 "컴퓨터 일반" 문항을 질적 연구와 양적연구로 분석하였다. 질적 연구로 내용 타당도 검사를 실시하고, 양적연구로 2-모수 문항 반응 모형에 근거한 베이지안(Bayesian) 1.0을 이용하여 문항의 난이도 및 변별도를 측정하였으며 고전검사이론 프로그램인 테스트안(Testan) 1.0을 이용하여 문항의 신뢰도 및 오답지를 분석하였다. "컴퓨터 일반" 영역의 문항들을 분석하여 문항의 질을 높이고 난이도의 정확한 예측을 하여 보다 신뢰도와 변별력 있는 문항을 개발하기 위한 자료로 제시하고자 한다.
The study interprets each of three classification models based on Bath-Tub Failure Rate (BTFR), Extreme Value Distribution (EVD) and Conjugate Bayesian Distribution (CBD). The classification model based on BTFR is analyzed by three failure patterns of decreasing, constant, or increasing which utilize systematic management strategies for reliability of time. Distribution model based on BTFR is identified using individual factors for each of three corresponding cases. First, in case of using shape parameter, the distribution based on BTFR is analyzed with a factor of component or part number. In case of using scale parameter, the distribution model based on BTFR is analyzed with a factor of time precision. Meanwhile, in case of using location parameter, the distribution model based on BTFR is analyzed with a factor of guarantee time. The classification model based on EVD is assorted into long-tailed distribution, medium-tailed distribution, and short-tailed distribution by the length of right-tail in distribution, and depended on asymptotic reliability property which signifies skewness and kurtosis of distribution curve. Furthermore, the classification model based on CBD is relied upon conjugate distribution relations between prior function, likelihood function and posterior function for dimension reduction and easy tractability under the occasion of Bayesian posterior updating.
본 연구의 선행 연구에서는 1~3차에 걸쳐 초등학생의 컴퓨팅 사고력 신장을 위한 퍼즐 기반 컴퓨터과학 교육 프로그램을 개발하여 현장에 투입하며 교육 효과를 CT창의성과 CT인지력으로 나눠 검증하고 교육 프로그램을 개선해왔다. 본 연구에서는 이러한 선행 연구 결과를 바탕으로 연령과 CT사고력 하위 요소를 매개 변수로 사용하여 계층적 베이지안 추론 모델링을 실시하였다. 그리고 그 결과를 바탕으로 중 고등학교에서 퍼즐 기반 컴퓨터과학 교육 프로그램의 효과를 예측하고 향후 투입할 중 고등학교의 퍼즐 기반 컴퓨터과학 교육 프로그램의 주요 개선 항목과 개선 방향을 제안하였다.
본 연구는 개별기업들이 교역활동과정에서 분쟁이 발생할 경우 국제상사간의 분쟁해결도구로써 중재를 선택하는 이유를 게임이론의 관점에서 구성하였다. 중재에 관한 많은 연구들이 진행되어왔지만 중재를 수요자의 입장에서 살펴본 이론 연구는 드물었다. 본 연구에서 제시된 모형은 기업이 분쟁해결도구를 전략적으로 선택할 수 있다는 전제하에서 중재가 완전베이지언 내쉬균형이 되는 조건을 게임의 대가(payoff)를 비교함으로써 찾아보았다. 이를 통해 알 수 있는 것은 첫째, 중재를 사회의 분쟁해결수단으로 고려할 때 분쟁당사자들의 성향에 대해 고려할 필요가 있다는 점, 둘째 중재를 균형전략으로 만드는 중요한 지표 중의 하나는 중재와 소송의 절대이익이 아닌 두 분쟁해결수단을 통해 기대되는 이익의 상대적인 차이가 중요하다는 점을 보일 수 있었다. 마지막으로 간단한 국제상사의 분쟁사례를 통해 이러한 이론이 어떻게 적용되는지를 살펴보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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