• Journal of the Korean Statistical Society
• /
• 제19권1호
• /
• pp.71-79
• /
• 1990

In the linear model which consider both the multivariate parallel-line bioassay and the multivariate linear calibration, this paper presents a Bayesian procedure which is an extension of Hunter and Lamboy (1981) and has several advantages compared with the non Bayesian techniques. Based on the methods of this article we discuss the effect of multivariate calibration and give a numerical example.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제23권9호
• /
• pp.1060-1069
• /
• 2019

보행자 기반의 카메라 자가 보정 방법들은 복잡한 보정 장치나 절차가 필요하지 않기 때문에 비디오 감시 시스템에 적합하다. 하지만 임의 보행자를 보정 대상으로 사용하는 경우 보행자들의 키를 모르기 때문에 보정 정확도가 저하될 수 있다. 본 논문은 실제 감시 환경에서 이 문제를 해결하기 위한 베이지안 보정 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 감시 지역 사람들의 키에 대한 통계가 있다고 가정하고, 발-머리 호몰로지(foot-head homology)를 사용하여, 발과 머리의 좌표와 보행자 키의 불확실성을 모두 고려하는 확률 모델을 구성한다. 이 확률 모델을 직접 푸는 것은 난해하므로, 본 연구에서는 근사적 방법인 변분 베이지안 추론(variational Bayesian inference)을 사용한다. 따라서, 이를 통해 관측된 보행자들의 키를 추정함과 동시에 정확한 카메라 파라미터를 구할 수 있다. 다양한 실험을 통해 제안된 방법이 노이즈에 강하며, 보정에 대한 정확한 신뢰도를 제공함을 보였다.

• Journal of the Korean Statistical Society
• /
• 제22권2호
• /
• pp.219-234
• /
• 1993

A measuring instrument must be calibrated for accurate inferences of an unknown quantity. Bayesian calibration designs with respect to squared error loss based on a linear model are discussed in Kim and Barlow (1992). In this paper, we consider approximations of the optimal calibration designs using the idea of Gaussian inflence diagrams. The approximation is evaluated by means of numerical calculations, where it is compared with the exact values from the numerical integration.

• 한국경영과학회지
• /
• 제20권3호
• /
• pp.105-122
• /
• 1995

Based on linear models, the inference about the true measurement x$_{f}$ and the optimal designs x (nx1) for the calibration experiments are considered via Baysian statistical decision analysis. The posterior distribution of x$_{f}$ given the observation y$_{f}$ (qxl) and the calibration experiment is obtained with normal priors for x$_{f}$ and for themodel parameters (.alpha., .betha.). This posterior distribution is not in the form of any known distributions, which leads to the use of a numerical integration or an approximation for the calculation of the overall expected loss. The general structure of the expected loss function is characterized in the form of a conjecture. A near-optimal design is obtained through the approximation nof the conditional covariance matrix of the joint distribution of (x$_{f}$ , y$_{f}$ $^{T}$ )$^{T}$ . Numerical results for the univariate case are given to demonstrate the conjecture and to evaluate the approximation.n.

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제25권3호
• /
• pp.297-306
• /
• 2018

Cardiovascular disease (CVD) is the leading cause of death worldwide and has a high mortality rate after onset; therefore, the CVD management requires the development of treatment plans and the prediction of prevalence rates. In our study, age, income, education level, marriage status, diabetes, and obesity were identified as risk factors for CVD. Using these 6 factors, we proposed a nomogram based on a $na{\ddot{i}}ve$ Bayesian classifier model for CVD. The attributes for each factor were assigned point values between -100 and 100 by Bayes' theorem, and the negative or positive attributes for CVD were represented to the values. Additionally, the prevalence rate can be calculated even in cases with some missing attribute values. A receiver operation characteristic (ROC) curve and calibration plot verified the nomogram. Consequently, when the attribute values for these risk factors are known, the prevalence rate for CVD can be predicted using the proposed nomogram based on a $na{\ddot{i}}ve$ Bayesian classifier model.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제21권1호
• /
• pp.163-172
• /
• 2010

In this paper, we deal with the problem for testing homogeneity of coecients of variation in several normal distributions. We propose Bayesian hypothesis testing procedures based on the Bayes factor under noninformative prior. The noninformative prior is usually improper which yields a calibration problem that makes the Bayes factor to be dened up to a multiplicative constant. So we propose the objective Bayesian hypothesis testing procedures based on the fractional Bayes factor and the intrinsic Bayes factor under the reference prior. Simulation study and a real data example are provided.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제18권4호
• /
• pp.1123-1134
• /
• 2007

This article addresses the problem of testing whether the shape parameters in k independent Weibull populations are equal. We propose a Bayesian model selection procedure for equality of the shape parameters. The noninformative prior is usually improper which yields a calibration problem that makes the Bayes factor to be defined up to a multiplicative constant. So we propose the objective Bayesian model selection procedure based on the fractional Bayes factor and the intrinsic Bayes factor under the reference prior. Simulation study and a real example are provided.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제19권4호
• /
• pp.1379-1390
• /
• 2008

This article deals with the problem of testing the difference of quantiles in exponential distributions. We propose Bayesian hypothesis testing procedures for the difference of two quantiles under the noninformative prior. The noninformative prior is usually improper which yields a calibration problem that makes the Bayes factor to be defined up to a multiplicative constant. So we propose the objective Bayesian hypothesis testing procedures based on the fractional Bayes factor and the intrinsic Bayes factor under the matching prior. Simulation study and a real data example are provided.

• 응용통계연구
• /
• 제10권1호
• /
• pp.69-84
• /
• 1997

선형 캘리브레이션 실험계획 문제에 대하여, 베이지안 의사결정론을 이용하여 평균제곱오차손실을 최소화한 Kim(1988, 1993)의 실험계획과 관련 문헌의 결과인 몇 가지 최적계획을 비교한다. 비교대상 실험계획으로서 고전적 추정량의 점근분산을 최소화하는 Buonaccorsi(1986)의 최적계획, 회귀분석 모형에서 $ M(x) = \sum x_i x_i '$의 함수를 최대화 또는 최소화하는 D-optimal 또는 A-optimal 계획, Hunter and Lamboy(1981)가 베이지안 추정량의 특성을 설명하기 위하여 그 논문에서 예로 들었던 실험계획을 고려한다. 서로 다른 기준에 의한 최적계획을 비교하기 위해서 우선 기대사후분산을 계산하여 비교하고 몇가지 사전분포에 대하여 몬테칼로 시뮬레이션을 통한 평균분산과 HPD 구간의 크기를 비교한다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제17권5호
• /
• pp.645-652
• /
• 2016

입력 랜덤 변수(input random variable)의 통계 모델링은 기계시스템의 신뢰성 해석(reliability analysis), 신뢰성 기반 설계(reliability-based design optimization), 해석모델의 통계적 검정(validation) 및 보정(calibration)을 위해 반드시 필요하다. 대표적인 통계모델링 기법에는 Akaike Information Criterion (AIC), AIC correction (AICc), Bayesian Information Criterion, Maximum Likelihood Estimation (MLE), Bayesian 방법 등이 있다. 이러한 방법들은 기본적으로 주어진 데이터로부터 후보 모델의 우도함수값을 이용하여 후보 모델 중 가장 적합한 모델을 선택하는 방법이며, 방법에 따라 데이터 수 혹은 파라미터의 수를 고려하여 모델을 선정한다. 하지만 실제 현장에서 데이터의 통계모델링을 하는 엔지니어는 각 방법의 장단점에 대한 이해가 부족하여 어떤 방법이 정확한 방법인지 몰라 통계모델링 수행 시 어려움이 있다. 본 논문에서는 다양한 통계모델링 방법들을 비교하고 각 방법의 장단점 분석을 통해 가장 적합한 모델링 기법을 제안하고자 한다. 각 방법의 검증을 위해 다양한 모분포를 가정하고 다양한 사이즈의 샘플을 임의로 생성하여 시뮬레이션을 수행하였으며, 실제 공학 데이터를 사용하여 통계모델링 방법의 유효성을 검증하였다.