• Food Science and Biotechnology
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• 제17권3호
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• pp.659-663
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• 2008

Different statistical distribution functions were examined to find an adequate distribution function to describe the microbial contamination behavior of a Korean side dish product, seasoned soybean sprouts for different seasons and market groups. The triang distribution was the best for any market groups in winter, while the logistic distribution could describe the microbial contamination in log CFU/g for all the market groups in spring and summer. From parametric bootstrapping based on the fitted distributions, it was found that a normal distribution could describe the distribution of mean microbial count in log CFU/g for all the seasons and market groups. Statistical parameters for each season/market group are presented to estimate the confidence interval.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제6권2호
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• pp.621-634
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• 1999

Consider the several methods of constructing interval for relative ration from two independent binomial samples. The special interests are gives in the cases of low rates and small samples. bias-corrected and accelerated bootstrap method is proposed to overcome are the non-efficiency of current methods based on asymptotic resuts. Simulation studies are presented to demonstrate the performance of the proposed method.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제17권2호
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• pp.275-292
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• 2010

동일 환자에게 적용된 2가지 진단검사의 정확성을 비교하기 위한 방법들 중에서 두개의 ROC곡선 아래 면적(AUC; Area Under Curve)의 차이는 주요한 잣대 중 하나이다. 본 연구에서는 AUC의 차이를 추정하는 방법으로 비모수적방법, 최대가능도법, 일반화추축량에 의한 방법, 붓스트랩방법의 4가지를 포함확률(coverage probability), 기대길이 (expected length) 측면에서 모의실험을 통하여 비교하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제26권4호
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• pp.385-410
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• 2019

This paper proposes a new class of distribution using the concept of exponentiated of distribution function that provides a more flexible model to the baseline model. It also proposes a new lifetime distribution with different types of hazard rates such as decreasing, increasing and bathtub. After studying some basic statistical properties and parameter estimation procedure in case of complete sample observation, we have studied point and interval estimation procedures in presence of type-II censored samples under a classical as well as Bayesian paradigm. In the Bayesian paradigm, we considered a Gibbs sampler under Metropolis-Hasting for estimation under two different loss functions. After simulation studies, three different real datasets having various nature are considered for showing the suitability of the proposed model.

• 한국수산과학회지
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• 제45권5호
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• pp.499-506
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• 2012

We estimated the population size and fishing mortality of Pacific cod Gadus macrocephalus during the spawning season in waters off Woipo, Geoje Island, Korea, using a mark-recapture method. We marked and released 51 cod>50 cm in total length; six were recaptured by local fishermen during the period from December 15 to 31, 2009. The estimated population size was ca. 180,000 and the fishing mortality of the exploitable cod was 26%. Although we could assume a closed population due to the short survey period, we evaluated the uncertainty in the estimates by applying bootstrap resampling because the sample size was small. The estimated 95% confidence interval was 94,000-568,000 for the population size and 8-49% for fishing mortality. Our study demonstrated that the application of mark-recapture methods and bootstrap resampling can be useful in stock assessment for fisheries management in Korea, but requires a larger sample size, spatially extensive coverage, and sophisticated mark-recapture models based on a refined sampling design for reliable stock assessment and biological reference points in sustainable cod management.

• 한국수자원학회논문집
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• 제40권2호
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• pp.171-182
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• 2007

본 연구에서는 Clark 합성단위도의 매개변수 추정치에 대한 신뢰구간을 좁힐 수 있는 방안으로, 이들을 강우, 기상, 및 유역 특성인자로 다변량 회귀분석한 후 이를 Monte Carlo 모의기법을 통하여 분석하였다. 아울러 이렇게 얻은 결과는 Bootstrap 기법으로 분석한 결과 및 기존에 많이 사용되어 왔던 경험식과도 비교 검토하였다. 이상과 같은 과정을 통해 얻은 결과는 다음과 같다. (1) 관측된 호우사상의 수가 제한적인 경우, 유출특성에 미치는 인자들을 복합적으로 고려하여 유역의 평균유출특성을 추정하는 것이 가능하다. (2) Monte Carlo 모의기법을 적용하여 추정된 집중시간 및 저류상수의 신뢰도 평가가 가능하다. 이렇게 추정한 신뢰구간은 유철상 등(2006)에서의 신뢰구간에 비해 훨씬 좁은 것으로 파악되었다. (3) Bootstrap을 통한 관측자료의 분석에서도 위의 결과를 지지하는 결론을 얻을 수 있었다. 그러나 어느 정도 신뢰도 있는 집중시간 및 저류상수의 추정을 위해서는 최소 20개 정도 이상의 독립된 호우사상이 필요할 것으로 파악되었다. (4) 기존의 경험공식과의 비교에서는 어떤 공식도 본 유역의 유출특성을 잘 대변하지는 못하는 것으로 파악되었다. 그러나 집중시간의 경우 Kraven(I)과 Kraven(II)이 저류상수의 경우 Linsley 공식이 유사한 값을 주는 것으로 나타났다. 그러나 이 값 역시 상한과 하한의 범위에 크므로 사용 시 주의할 필요가 있음을 파악할 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제30권3호
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• pp.453-462
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• 2017

성향점수 매칭은 관찰연구에서 처리효과 추정 시 혼란변수에 의한 편의를 줄이기 위해 자주 사용되는 방법이다. 매칭을 위해 처리군에 대응되는 대조군 선정 시 처리군의 일부가 탈락되는 경우가 발생할 수 있는데, 이로 인해 편의가 발생할 수 있다. 최근, Austin (2017)의 연구에서 이중 성향점수 보정(double propensity score adjustment)방법을 사용하는 것이 이에 대한 해결책이 될 수 있음을 제시하였다. 하지만, 처리효과 추정치의 표준오차는 이론적 추정치가 제시되지 않아 추정에 어려움이 있다. 본 연구에서는 이중 성향점수 보정 방법을 이용한 처리효과 추정치의 표준오차 추정을 위하여 두 가지 붓스트랩 방법을 제안한다. 첫 번째는 원 자료에서 성향점수 매칭 후 매칭 된 표본에서 붓스트랩 표본을 얻는 방법(simple 붓스트랩)이고, 두 번째는 원 자료에서 붓스트랩을 먼저 시행하고 각 붓 스트랩 표본에서 성향점수 매칭을 하는 방법(complex 붓스트랩)이다. 두 방법의 성능을 비교하기 위하여 다양한 상황을 가정하여 모의실험을 시행한 결과 complex 붓스트랩 방법이 경험적 표준오차와 더 가까운 값으로 추정함을 알 수 있었다. 95% 신뢰구간의 포함확률도 complex 방법을 사용했을 때 0.95에 훨씬 가까웠다. 실제 자료에 적용하였을 때에도 simple 방법은 complex 방법에 비해 표준오차를 작게 추정하였다.

• 한국품질경영학회:학술대회논문집
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• 한국품질경영학회 2006년도 추계 학술대회
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• pp.199-204
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• 2006

ANOVA is widely used for measurement system analysis. It assumes that the measurement error is normally distributed, which may not be seen in some industrial cases. In this study, the estimates of the measurement system variability and PTR (precision-to-tolerance ratio) are obtained by using weighted standard deviation for the case where the measurement error is non-normally distributed. The Standard Bootstrap method is used for estimating confidence intervals of measurement system variability and PTR. The point and confidence interval estimates for the cases with normally distributed measurement error are compared to those with non-normally distributed measurement errors through computer simulation.

• 품질경영학회지
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• 제35권1호
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• pp.10-19
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• 2007

ANOVA is widely, used for measurement system analysis. It assumes that the measurement error is normally distributed, which nay not be seen in some industrial cases. In this study the estimates of the measurement system variability and PTR (precision-to-tolerance ratio) are obtained by using weighted standard deviation for the case where the measurement error is non-normally distributed. The Standard Bootstrap method is used foy estimating confidence intervals of measurement system variability and PTR. The point and confidence interval estimates for the cases with normally distributed measurement error are compared to those with non-normally distributed measurement errors through computer simulation.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제28권6호
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• pp.627-641
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• 2021

An asymmetric least squares estimation method has been employed to estimate linear models for percentile regression. An asymmetric maximum likelihood estimation (AMLE) has been developed for the estimation of Poisson percentile linear models. In this study, we propose generalized nonlinear percentile regression using the AMLE, and the use of the parametric bootstrap method to obtain confidence intervals for the estimates of parameters of interest and smoothing functions of estimates. We consider three conditional distributions of response variables given covariates such as normal, exponential, and Poisson for three mean functions with one linear and two nonlinear models in the simulation studies. The proposed method provides reasonable estimates and confidence interval estimates of parameters, and comparable Monte Carlo asymptotic performance along with the sample size and quantiles. We illustrate applications of the proposed method using real-life data from chemical and radiation epidemiological studies.