본 연구에서는 우리나라의 기후 특성의 영향으로 종종 발생하는 무유출량의 간헐하천 유역(Ephemeral catchment)에 확률기반 격자형 수문 모형을 구축하였다. 격자형 모형의 구축을 위하여 Sacramento Soil Moisture Accounting Model (SAC-SMA) 유출 모형을 사용하였으며 라우팅 모형의 결합으로 격자형 강우-유출 모형을 구축하였다. 확률 모형의 표현을 위하여 에러 모형을 결합시켰으며 간헐하천 유역에 적합하게 표현하기 위해서 검열된 오류 모형(censoring error model)을 사용하였다. 기존에 많이 사용되는 정규화된 오류 모형과의 비교를 통하여 본 연구에서 구축한 모형의 적합성을 평가하였다. 먼저 과거 주된 연구와 유역에 대한 검토를 통하여 그 필요성을 논하였으며 우리나라에서 수문 모형에 많이 사용되는 용담댐을 선정하여 수문 모형을 구축하였다. 결과적으로 본 연구에서 구축한 두개의 모형이 둘 다 신뢰할 만한 결과를 보여주지만 검열된 오류 모형의 사용이 더욱 적합한 결과를 보여주는 것을 확인하였다. 이 과정에서 기존의 방법론은 확률 기반의 유출량의 표현에 있어서 0 이하의 음수값을 상당히 표현하였으며 이는 현실이지 못한 수문 모델링의 표현을 의미한다. 본 연구에서는 또한 두 모형의 심층적인 비교를 위하여 심화된 간헐하천 유역을 구축하고 수문 모델링을 하였다. 결과적으로 무유출의 빈도 증가에 따라 무유출량을 고려하는 검열된 오류 모형의 효율이 증가하는 것을 알 수 있었다. 본 연구에서 얻은 결과는 우리나라의 수문 모델링에 있어서 간헐하천 유역에 대한 고려가 필요하다는 것을 의미한다.
In a robust regression model, it is typically assumed that the errors are normally distributed. However, what if the error distribution is deviated from the normality and the response variables are not completely observable due to censoring? For complete data, Kim and Lai(1998) suggested a new adaptive M-estimator with an asymptotically efficient score function. The adaptive M-estimator is based on using B-splines to estimate the score function and simple cross validation to determine the knots of the B-splines, which are a modified version of Kun( 1992). We herein extend this method to right-censored data and study how well the adaptive M-estimator performs for various error distributions and censoring rates. Some impressive simulation results are shown.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제11권2호
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pp.225-233
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2000
수명시험에서 시험에 장기간 노출된 대상 부품이나 실험 대상자의 수명은 관측되는 경우보다 관측중단이 일어나기가 쉽다. 이와 같은 경우에 임의중단모형에서 생존함수 추정량으로 흔히 이용되는 Kaplan과 Meier의 추정량은 수명분포의 오른쪽 꼬리부분에서 심각한 편의가 발생된다. 이러한 문제점에 대한 대안으로 정상적으로 관측된 최장수명보다 큰 관측중단수명이 많은 극단적인 오른쪽 관측중단모형에서 새로운 비모수적 생존함수 추정량을 제안하고 그 특성을 몬테칼로 모의실험을 통하여 기존의 추정량과 비교 분석하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제5권1호
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pp.59-66
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1994
Heller and Simonoff(1990) compared several methods of estimating the regression coefficient in a modified proportional hazards model, when the response variable is subject to censoring. We give another method of estimating the parameters in the model which also allows the dependent variable to be censored and the error distribution to be unspecified. The proposed method differs from that of Miller(1976) and that of Buckely and James(1979). We also obtain the variance estimator of the coefficient estimator and compare that with the Buckely-James Variance estimator studied by Hillis(1993).
소프트웨어 고장 시간은 테스팅 시간과 관계없이 일정하거나, 단조증가 혹은 단조 감소 추세를 가지고 있다. 이러한 소프트웨어 신뢰모형들을 분석하기 위한 자료척도로 자료에 대한 추세 검정이 개발되어 있다. 추세 분석에는 산술평균 검정과 라플라스 추세 검정 등이 있다. 추세분석들은 전체적인 자료의 개요의 정보만 제공한다. 본 논문에서는 고장시간을 측정하다가 시간 절단이 될 경우에 미래의 고장 시간 예측에 관하여 연구 하였다. 시계열 분석에 이용되는 단순이동 평균법과 가중이동평균법, 지수평활법을 이용하여 미래고장 시간을 예측하여 비교하고자 한다. 실증분석에서는 고장간격 자료를 이용하여 모형들에 대한 예측값을 평균자승오차를 이용하여 비교하고 효율적 모형을 선택 하였다.
소프트웨어 고장 시간은 테스팅 시간과 관계없이 일정하거나. 단조증가 혹은 단조 감소 추세를 가지고 있다. 이러한 소프트웨어 신뢰모형들을 분석하기 위한 자료척도로 자료에 대한 추세 검정이 개발되어 있다. 추세 분석에는 산술평균 검정과 라플라스 추세 검정 등이 있다. 추세분석들은 전체적인 자료의 개요의 정보만 제공한다. 본 논문에서는 고장시간을 측정하다가 시간 절단이 될 경우에 미래의 고장 시간 예측에 관하여 연구 하였다. 곡선회귀모형에 이용되는 S곡선모형과 성장모형, 로지스틱을 이용하여 미래고장 시간을 예측하여 비교 하였다. 제안된 예측방법에서는 고장시간 자료를 이용하여 모형들에 대한 예측 값을 결정계수 와 평균제곱오차를 이용하여 비교 하고 효율적 모형을 선택 하였다.
This paper delves into an examination of both non-Bayesian and Bayesian estimation techniques for determining the Topp-leone inverse Weibull distribution parameters based on progressive Type-II censoring. The first approach employs expectation maximization (EM) algorithms to derive maximum likelihood estimates for these variables. Subsequently, Bayesian estimators are obtained by utilizing symmetric and asymmetric loss functions such as Squared error and Linex loss functions. The Markov chain Monte Carlo method is invoked to obtain these Bayesian estimates, solidifying their reliability in this framework.
We propose a semi-parametric model to analyze clustered and interval-censored data; in addition, we plugged-in a gamma frailty to the model to measure the association of members within the same cluster. We propose an estimation procedure based on EM algorithm. Simulation results showed that our estimation procedure may result in unbiased estimates. The standard error is smaller than expected and provides conservative results to estimate the coverage rate; however, this trend gradually disappeared as the number of members in the same cluster increased. In addition, our proposed method was illustrated with data taken from diabetic retinopathy studies to evaluate the effectiveness of laser photocoagulation in delaying or preventing the onset of blindness in individuals with diabetic retinopathy.
본 연구에서는 우리나라에서 발생하는 무유출량을 고려하는 확률기반 격자형 수문 모형을 용담댐 유역에 구축하였다. 용담댐 유역은 무유출량이 종종 나타나는 간혈하천 (Ephemeral catchment) 유역으로 우리나라의 많은 유역들이 여기에 해당한다. 격자형 수문 모형의 구축을 위하여 Sacramento Soil Moisture Accounting Model (SAC-SMA) 유출 모형을 사용하여 라우팅 모형과 결합하였다. 무유출량을 표현하기 위해서 본 연구에서는 검열된 오류 모형 (censoring error model)을 사용하였다. 구축한 오류 모형과 기존에 많이 사용되는 정규화된 오류 모형의 비교를 하였으며 이를 통하여 본 연구에서 구축한 모형의 적합성을 평가하였다. 결과적으로 본 연구에서 구축한 두 개의 모형이 둘 다 신뢰할 만한 결과를 보여주지만 검열된 오류 모형이 더 적합한 결과를 보여주며 무유출의 빈도 증가에 따라 효율이 증가하는 것을 보여 준다. 그리고 기존의 방법론은 확률 기반의 유출량의 표현에 있어서 0 이하의 음수값을 표현하여 현실적이지 못한 수문 모델링을 표현한다. 따라서 본 연구에서 얻어진 결과는 간헐하천 유역에 대한 고려가 우리나라에 수문 모델 구축에 있어서 필요하다는 것을 의미한다.
Vigas, Valdemiro Piedade;Mazucheli, Josmar;Louzada, Francisco
Communications for Statistical Applications and Methods
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제24권4호
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pp.325-337
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2017
In this paper, we proposed a new long-term lifetime distribution with four parameters inserted in a risk competitive scenario with decreasing, increasing and unimodal hazard rate functions, namely the Weibull-Poisson long-term distribution. This new distribution arises from a scenario of competitive latent risk, in which the lifetime associated to the particular risk is not observable, and where only the minimum lifetime value among all risks is noticed in a long-term context. However, it can also be used in any other situation as long as it fits the data well. The Weibull-Poisson long-term distribution is presented as a particular case for the new exponential-Poisson long-term distribution and Weibull long-term distribution. The properties of the proposed distribution were discussed, including its probability density, survival and hazard functions and explicit algebraic formulas for its order statistics. Assuming censored data, we considered the maximum likelihood approach for parameter estimation. For different parameter settings, sample sizes, and censoring percentages various simulation studies were performed to study the mean square error of the maximum likelihood estimative, and compare the performance of the model proposed with the particular cases. The selection criteria Akaike information criterion, Bayesian information criterion, and likelihood ratio test were used for the model selection. The relevance of the approach was illustrated on two real datasets of where the new model was compared with its particular cases observing its potential and competitiveness.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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