• 한국수자원학회논문집
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• 제36권3호
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• pp.399-411
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• 2003

Nash의 관측평균순간단위도의 신뢰구간을 결정하는 기법을 개발하였다. 이 방법은 두 매개변수를 Box-Cox 변환과 유역의 상사성관계식을 이용하여 이변수정규분포의 확률변수화하고 이들의 선형 상관관계를 이용한 통계적 추정과정과 더불어 parametric bootstrap 방법을 이용한 단위도의 신뢰구간 산정 등으로 구성된다. 또한 이 방법은 미계측유역에 대한 단위도 추정에도 이용이 가능한 특징을 갖고 있다. 위천유역에 대하여 제안된 방법을 적용한 결과 제시된 방법론은 단위도의 불확실성을 평가하고 그리고 미계측 유역에 대한 매개변수 추정에 있어서 적절한 대안임을 확인할 수 있었다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제24권1호
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• pp.29-41
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• 2017

The estimation problem of expected time to failure of units is studied in a discrete set up. A simple step-stress accelerated life testing is considered with a Type-I censored sample from geometric distribution that is a commonly used distribution to model the lifetime of a device in discrete case. Maximum likelihood estimators as well as the associated distributions are derived. Exact, approximate and bootstrap approaches construct confidence intervals that are compared via a simulation study. Optimal confidence intervals are suggested in view of the expected width and coverage probability criteria. An illustrative example is also presented to explain the results of the paper. Finally, some conclusions are stated.

• 한국국방경영분석학회지
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• 제12권2호
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• pp.68-81
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• 1986

This thesis studies the estimation from interarrival and service time data of the mean number of customers in service at time t for an $M/G/{\infty}$ queue. The assumption is that the parametric form of the service time distribution is unknown and the empirical distribution of twe service time is used in the estimate the mean number of customers in service. In the case in which the customer arrival rate is known the distribution of the estimate is derived and an approximate normal confidence interval procedure is suggested. The use of the nonparametric methods, which are the jackknife and the bootstrap, to estimate variability and construct confidence intervals for the estimate is also studied both analytically and by 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.

• 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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• 제23권4호
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• pp.269-285
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• 2016

In this paper, a simple step-stress accelerated life test (ALT) under progressive type-II censoring is considered. Progressive type-II censoring and accelerated life testing are provided to decrease the lifetime of testing and lower test expenses. The cumulative exposure model is assumed when the lifetime of test units follows an extension of the exponential distribution. Maximum likelihood estimates (MLEs) and Bayes estimates (BEs) of the model parameters are also obtained. In addition, a real dataset is analyzed to illustrate the proposed procedures. Approximate, bootstrap and credible confidence intervals (CIs) of the estimators are then derived. Finally, the accuracy of the MLEs and BEs for the model parameters is investigated through simulation studies.

• 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.

• 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.

• Ocean and Polar Research
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• 제39권1호
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• pp.13-21
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• 2017

Temporal changes in the number of zooplankton species are important information for understanding basic characteristics and species diversity in marine ecosystems. The aim of the present study was to estimate the optimal monitoring frequency (OMF) to guarantee and predict the minimum number of species occurrences for studies concerning marine ecosystems. The OMF is estimated using the temporal number of zooplankton species through bi-weekly monitoring of zooplankton species data according to operational taxonomic units in the Tongyoung coastal sea. The optimal model comprises two terms, a constant (optimal mean) and a cosine function with a one-year period. The confidence interval (CI) range of the model with monitoring frequency was estimated using a bootstrap method. The CI range was used as a reference to estimate the optimal monitoring frequency. In general, the minimum monitoring frequency (numbers per year) directly depends on the target (acceptable) estimation error. When the acceptable error (range of the CI) increases, the monitoring frequency decreases because the large acceptable error signals a rough estimation. If the acceptable error (unit: number value) of the number of the zooplankton species is set to 3, the minimum monitoring frequency (times per year) is 24. The residual distribution of the model followed a normal distribution. This model can be applied for the estimation of the minimal monitoring frequency that satisfies the target error bounds, as this model provides an estimation of the error of the zooplankton species numbers with monitoring frequencies.

• 한국수자원학회논문집
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• 제43권2호
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• pp.187-199
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• 2010

본 연구는 최근에 개발된 비정상성 강우빈도해석법을 적용하여 추정한 확률강우량에 대한 적용성 및 신뢰성을 평가하였다. 이를 위하여 기상청 관할 강우관측소 중 자료의 증가 경향성이 유의한 4개 지점에 대하여 3가지 형태의 확률강우량을 산정하였다. 첫 번째 확률강우량은 1973-1997년의 관측자료를 가지고 일반적인 강우빈도해석을 적용하여 추정한 확률강우량(SPR1997)이고, 두 번째 확률강우량은 1973-2006년의 관측자료를 가지고 일반적인 강우빈도 해석을 적용하여 추정한 확률강우량(SPR2006), 그리고 세 번째 확률강우량은 1973-1997년의 강우량 자료를 가지고 1997년을 현재시점이라 가정하여 2006년의 확률강우량을 비정상성 강우빈도해석법을 적용하여 추정한 확률강우량(NSPR2006)이다. 2006년을 목표연도라 가정하고, 확률강우량을 비교분석한 결과, 비정상성 강우빈도해석법에 의한 확률강우량(NSPR2006)이 정상성 확률강우량(SPR1997)에 비해 목표연도의 확률강우량에 대하여 적절한 값을 추정하는 것으로 나타났다. 본 연구는 또한 Bootstrap 기법을 이용한 신뢰구간을 비교하여 비정상성 확률강우량 추정에 적용되는 매개변수 추정법에 대한 평가를 수행하였다. 최우도법에 의한 신뢰구간 길이가 확률가중모멘트법에 의한 신뢰구간 길이보다 좁게 나타났으며, 이는 최우도법이 비정상성 강우빈도해석법에 적용되어 신뢰성 높은 확률강우량을 추정하는 것으로 판단된다.