• 제목/요약/키워드: Bootstrap confidence interval

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Empirical Bayes Inferences in the Burr Distribution by the Bootstrap Methods

  • Cho, Kil-Ho;Cho, Jang-Sik;Jeong, Seong-Hwa;Shin, Jae-Seock
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제15권3호
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    • pp.625-632
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    • 2004
  • We consider the empirical Bayes confidence intervals that attain a specified level of EB coverage for the scale parameter in the Burr distribution under type II censoring data. Also, we compare the coverage probabilities and the expected confidence interval lengths for these confidence intervals through simulation study.

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비모수적 커널교정과 구간추정 (Nonparametric kernel calibration and interval estimation)

  • 이재창;전명식;김대학
    • 응용통계연구
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    • 제6권2호
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    • pp.227-235
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    • 1993
  • 순서쌍으로 주어진 자료 $(x_i, y_i), i=1,2,\cdots,n$ 들에 대한 독립변수와 관련된 추정은 회귀분석과는 달리 교정(calibration)이라고 불리워진다. 본 논문에서는 정규상 등과 같은 가정을 하지않고 비모수적인 커널방법을 이용하여 교정함수를 추정하고 추정된 교정함수의 붓스트랩 신뢰대를 이용한 독립변수의 구간추정을 제안하고자 한다. 교정과 커널방법에 대해 설명하였으며 독립변수의 추정에 대한 문헌적 고찰과 함께 붓스트랩 신뢰대에 대하여 첨언하였고 실제 자료를 통하여 다른방법과 비교, 분석하였다.

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붓스트랩 방법을 적용한 확률계수 자기회귀 모형에 대한 로버스트 구간추정 (Robust confidence interval for random coefficient autoregressive model with bootstrap method)

  • 조나래;임도상;이성덕
    • 응용통계연구
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    • 제32권1호
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    • pp.99-109
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    • 2019
  • 비선형 시계열인 확률계수 자기회귀(random coefficient autoregressive; RCA) 모형에 대하여 여러 가지 방법을 이용한 추정량의 신뢰구간 비교하였다. RCA 모형에 대하여 자료의 분포를 가정하지 않아도 되는 Quasi 스코어 추정량과 Huber, Tukey, Andrew, Hempal 4가지 유계함수를 이용한 M-Quasi 스코어 추정량을 제시하였다. 이러한 추정량에 대하여 표준 붓스트랩 방법, 백분위수 붓스트랩 방법, 스튜던트화 붓스트랩 방법, 하이브리드 붓스트랩 방법을 이용한 신뢰구간을 구하였다. 모의실험을 통하여 RCA 모형의 오차항의 분포가 정규분포, 오염정규분포, 이중지수분포를 따를 때 Quasi 스코어 추정량과 M-Quasi 스코어 추정량들의 근사적 신뢰구간과 네가지 붓스트랩 방법을 이용한 신뢰구간을 비교하였다.

로짓모형의 비모수적 추론의 비교 (Comparison of Some Nonparametric Statistical Inference for Logit Model)

  • 정형철;김대학
    • 응용통계연구
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    • 제15권2호
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    • pp.355-366
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    • 2002
  • 범주형 자료의 구조파악에 주로 이용되는 로짓모형에서 비모수적 방법을 이용한 모수의 신뢰구간추정과 가설검정 등의 통계적 추론에 대하여 살펴보았다. 모수에 대한 통계적 추론에서 정규분포에 근거한 모수적 방법(Wald 방법)보다는 붓스트랩 방법이나 임의순열을 활용한 비모수적 방법이 많이 활용되고 있다. 본 연구에서는 로짓모형의 모수에 대한 비모수적 추론방법으로 붓스트랩(bootstrap)과 임의순열(random permutation)의 두 방법을 고려하고 모의실험을 통하여 가설검정의 검정력과 신뢰구간추정의 포함확률을 비교하였고 사례분석을 다루었다.

모의실험에 의한 온실가스 인벤토리 불확도 산정을 위한 지수분포 신뢰구간 추정방법 (Estimation of confidence interval in exponential distribution for the greenhouse gas inventory uncertainty by the simulation study)

  • 이영섭;김희경;손덕규;이종식
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제24권4호
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    • pp.825-833
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    • 2013
  • 온실가스 인벤토리 불확도 산정을 위해서는 인벤토리의 신뢰구간 추정이 필수적이다. 일반적으로 모수에 대한 신뢰구간 추정시에는 모집단이 정규분포를 따른다고 가정한다. 그러나 자료의 구조가 복잡해짐에 따라 정규분포가 아닌 비대칭형 자료, 즉 양의 왜도를 갖는 자료의 경우 기존의 정규분포를 가정한 신뢰구간 추정 방식은 적합하지 않다. 본 연구에서는 비대칭형 분포인 지수분포의 신뢰구간추정 방법으로 모수적인 방법과 비모수적인 방법에 대해 각각 비교분석하였다. 모의실험을 통한 신뢰구간 추정 결과를 바탕으로 범위확률, 신뢰구간 길이, 상대적 편의를 비교한 결과 모수적 방법 중에서 예상했던 대로 정확한 방법인 카이제곱방법이 신뢰계수와 유사한 범위확률을 보이고 상대적 편의도 작아 모수적 방법 중에서 신뢰구간 추정에 가장 적합한 것으로 나타났다. 마찬가지로 비모수적 방법 중에서는 표준화된 t-붓스트랩 방법이 가장 적합한 것으로 나타났다.

분산 성분 모형에 대한 붓스트랩 보정 신뢰구간 (Bootstrap Calibrated Confidence Bound for Variance Components Model)

  • 이용희
    • 응용통계연구
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    • 제19권3호
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    • pp.535-544
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    • 2006
  • 분산 성분 모형 하에서 분산 성분들의 함수에 대한 통계적인 추론, 특히 소표본 하에서의 신뢰구간에 대한 방법들은 오랜 기간에 걸쳐서 여러 가지 방법들이 개발되어져 왔다. 그 대표적인 방법이 Graybill and Wang(1980)에 의해 제안된 수정 대표본 방법에 의거한 신뢰구간 추정법이며 현재까지 다양한 실험계획 방법 하에서 분산 성분들의 여러 가지 형태의 함수들에 대하여 확장과 개량이 이루어져 왔다. 본 연구에서는 분산 성분 모형의 균형 실험 가정 하에서 분산 성분들의 선형 결합이 관심있는 모수일 때 분산 분석에 의해 얻어진 수정 대표본 신뢰구간의 실제 포함확률을 툴스트랩 보정을 이용하여 개선하는 방법에 대하여 논의한다. 붓스트랩 보정을 이용함으로서 신뢰구간의 포함 확률의 정도는 점근적 이차 차수까지 개선되며 특히 선형 결합의 계수들이 모두 양수이고 결합의 수가 증가할 경우 수정 대표본 신뢰구간의 포함확률이 주어진 신뢰계수보다 항상 커지게 되는 단점을 개선할 수 있음을 보인다. 제안된 붓스트랩 보정 신뢰구간의 효율을 소표본의 경우에 모의실험을 통하여 평가한다.

수리 가능한 시스템의 평균고장간격시간에 대한 붓스트랩 신뢰구간 (Boostrap confidence interval for mean time between failures of a repairable system)

  • 김대경;안미경;박동호
    • 응용통계연구
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    • 제11권1호
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    • pp.53-64
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    • 1998
  • 수리 가능한 시스템에 대한 고장시간을 표현하는 여러가지 형태의 통계적 모형이 최근 엔지니어들과 신뢰성분야 학자들의 많은 관심을 끌고 있다. 본 논문에서는 수리가능한 시스템의 신뢰성 증가를 나타내는데 유용하게 적용되는 power law process를 고려하고 특히 정시중단자료(time truncated data)인 경우 고장간격에 대한 신뢰구간을 붓스트랩 기법을 이용하여 구하고 이것을 Crow(1982)가 구한 기존의 신뢰구간과 비교 분석하였다.

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가설검정과 신뢰구간의 재현성 (Reproducibility of Hypothesis Testing and Confidence Interval)

  • 허명회
    • 응용통계연구
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    • 제27권4호
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    • pp.645-653
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    • 2014
  • p-값은 관측 표본과 관측 결과보다 심하게 대안가설의 방향으로 영가설을 이탈하는 표본들이 영가설 하에서 갖는 확률이다. p-값이 일정 ${\alpha}$(= 0:05)보다 작게 나타나면 연구자는 대안가설이 지지된 것으로 본다. 그런 경우라고 하더라도 그의 가설이 향후 연구에서 번복될 수 있는데 그 이유는 p-값이 표본에 따라 변동하는 통계량이기 때문이다. Boos와 Stefanski (2011)는 붓스트랩 방법으로 p-값의 예측분포를 구할 수 있음을 보였다. 그들은 그 분포의 상위 10-20% 분위수가 ${\alpha}$보다 작은가를 확인할 필요가 있음을 강조한다. 만약 그렇지 않은 경우에는 "지지"된 가설의 재현성이 문제될 수 있기 때문이다. 가설검정에서 일정 수준의 재현율을 확보하기 위해서는 표본의 증대가 요구된다. 이 연구는 k배 확대 붓스트랩 표본추출(boosted bootstrap sampling)로써 필요한 표본크기를 계산할 수 있음을 두 표본의 비교와 다중선형회귀의 수치 예에서 보인다. k 값을 정하기 위해서는 몇 차례 시행착오를 해야 하지만 계산적 부담은 크지 않다. 95% 신뢰구간은 독립적인 표본들로부터 같은 방식으로 산출되는 구간이 미지의 모수를 포함할 확률이 95%가 되도록 설정된다. 이 연구는 한 관측표본으로부터 얻어진 95% 신뢰구간 내 개별 점이 미래 연구의 신뢰구간에도 포함될 것인지 그 재현성을 붓스트랩 재표본들에서 평가한다. 이 연구는 개별 점에서 산출한 신뢰구간 재현율을 그래프로 보인다.

Comparison of Interval Estimations for P(X

  • Lee, In-Suk;Cho, Jang-Sik;Kang, Sang-Gil
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제7권1호
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    • pp.93-104
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    • 1996
  • In this paper, Marshall and Olkin's bivariate exponential distribution is assumed for stress and strength model. We derive the asymptotic distributions and construct some approximate confidence intervals for P(X

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Confidence Intervals for Distribution Function

  • Choi, J.R.;Kang, M.K.;Chu, I.S.
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제4권1호
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    • pp.311-315
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    • 1997
  • In this note we consider confidence interval based on Kolmogorov-Smirnov statistic. In order to obtain confidence interval we need percentage points of the statistics. Bootstrap method is examined whether it is useful to determine the points. It is concluded that the method is useful for observations with many ties, whereas it gives less conserbative points for continuous distributions.

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