• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제15권2호
• /
• pp.405-411
• /
• 2004

In the analysis of cancer data, it is important to make inferences of survival function and to assess the effects of covariates. Cox's proportional hazard model(PHM) and Beran's nonparametric method are generally used to estimate the survival function with covariates. We adjusted the incomplete survival time using the Buckley and James's(1979) pseudo random variables, and then proposed the estimator for the conditional survival function. Also, we carried out the simulation studies to compare the performances of the proposed method.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제14권4호
• /
• pp.975-982
• /
• 2003

In this paper we considered the problem of estimating the bivariate survival distribution of the random vector (X, Y) when Y may be subject to random censoring but X is always uncensored. Adapting conditional Koziol-Green model, simplified estimator for bivariate survival function is proposed. We perform simulation to compare the proposed estimator with popular estimators and discussed the performance of it.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제22권1호
• /
• pp.89-97
• /
• 2011

본 연구에서는 Buckley와 James의 방법을 이용하여 중도절단된 자료를 보완한 조건부생존함수 추정량으로부터 조건부평균잔여수명함수를 추정하는 방법을 제안하고, 모의실험을 통하여 제안된 방법의 효율성을 평가하였다. 모의실험 결과 비례위험모형이 아닌 경우 제안된 방법으로 추정한 조건부 평균잔여수명함수의 평균제곱오차가 Cox모형이나 Beran의 비모수적 방법을 이용하여 구한 추정치의 평균제곱오차보다 작게 나타났으며, 비례위험모형인 경우에는 제안된 방법으로 추정한 결과들이 Cox 모형을 이용하여 얻은 결과들과 비슷하게 나타났다. 또한 K대학교병원 외과에서 위암 수술을 받은 1,192명의 환자 자료를 이용하여 제안된 방법의 임상적 적용의 적절성을 평가하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제20권3호
• /
• pp.169-174
• /
• 2013

The ROC curve is drawn with two conditional cumulative distribution functions (or survival functions) of the univariate random variable. In this work, we consider joint cumulative distribution functions of k random variables, and suggest a ROC curve for multivariate random variables. With regard to the values on the line, which passes through two mean vectors of dichotomous states, a joint cumulative distribution function can be regarded as a function of the univariate variable. After this function is modified to satisfy the properties of the cumulative distribution function, a ROC curve might be derived; moreover, some illustrative examples are demonstrated.

• 한국신뢰성학회지:신뢰성응용연구
• /
• 제1권2호
• /
• pp.183-192
• /
• 2001

Jelinski-Moranda model and modified Jelinski-Moranda model in software reliability are studied and we consider maximum likelihood estimator and Bayes estimates of the number of faults and the fault-detection rate per fault. A gibbs sampling approach is employed to compute the Bayes estimates, future survival function is examined. Model selection based on prequential likelihood of the conditional predictive ordinates. A numerical example with simulated data set is given.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제8권5호
• /
• pp.345-353
• /
• 2015

소프트웨어 디버깅과정에서 오류의 발생 시간에 기초한 많은 소프트웨어 신뢰성 모형이 이미 연구되었다. 유한고장모형과 비동질적인 포아송과정을 이용하면 소프트웨어의 신뢰성 모형에 대한 모수 추정을 가능하게 한다. 소프트웨어를 사용자에게 인도하는 경우 인도시기를 결정할 때 조건부 고장률은 중요한 변수가 된다. 이러한 유한 고장 모형은 실제 다양한 상황에서 사용될 수 있다. 특성화 문제, 이상치의 검출, 선형 추정, 시스템 신뢰성 연구, 수명 시험, 생존 분석, 데이터 압축 및 많은 다른 분야의 연구에서 이들의 사용은 많은 연구에서 볼 수 있다. 통계 공정 관리(SPC)는 소프트웨어 오류의 예측을 모니터링 함으로써 소프트웨어의 신뢰성의 향상에 크게 기여할 수 있다. 관리도는 널리 소프트웨어 업계에서 소프트웨어 품질관리에 사용된다. 본 논문에서는 NHPP와 다항 위험 함수의 평균값을 기초한 관리 메카니즘을 제시하였다.

• 융합보안논문지
• /
• 제12권6호
• /
• pp.85-92
• /
• 2012

소프트웨어의 디버깅에 오류 발생의 시간을 기반으로 하는 많은 소프트웨어 신뢰성 모델이 제안되어 왔다. 무한고장 모형과 비동질적인 포아송 과정에 의존한 소프트웨어 신뢰성 모형을 이용하면 모수 추정이 가능하다. 소프트웨어를 시장에 인도하는 결정을 내리기 위해서는 조건부 고장률이 중요한 변수가 된다. 유한 고장 모형은 실제 상황에서 다양한 분야에 사용된다. 특성화 문제, 특이점의 감지, 선형 추정, 시스템의 안정성 연구, 수명을 테스트, 생존 분석, 데이터 압축 및 기타 여러 분야에서의 사용이 점점 많아지고 있다. 통계적 공정 관리 (SPC)는 소프트웨어 고장의 예측을 모니터링 함으로써 소프트웨어 신뢰성의 향상에 크게 기여 할 수 있다. 컨트롤 차트는 널리 소프트웨어 산업의 소프트웨어 공정 관리에 사용되는 도구이다. 본 논문에서 NHPP에 근원을 둔 로그 포아송 실행시간 모형, 로그선형 모형 그리고 파레토 모형의 평균값 함수를 이용한 통계적 공정관리 차트를 이용한 제어 메커니즘을 제안하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제8권6호
• /
• pp.483-490
• /
• 2015

소프트웨어의 디버깅과정에서 오류 발생의 시간을 기반으로 하는 많은 소프트웨어 신뢰성 모델이 제안되어 왔다. 무한고장 모형과 비동질적인 포아송 과정에 의존한 소프트웨어 신뢰성 모형을 이용하면 모수 추정이 가능하다. 소프트웨어를 시장에 인도하는 결정을 내리기 위해서는 조건부 고장률이 중요한 변수가 된다. 무한 고장 모형은 실제 상황에서 다양한 분야에 사용된다. 특성화 문제, 특이점의 감지, 선형 추정, 시스템의 안정성 연구, 수명을 테스트, 생존 분석, 데이터 압축 및 기타 여러 분야에서의 사용이 점점 많아지고 있다. 통계적 공정 관리 (SPC)는 소프트웨어 고장의 예측을 모니터링 함으로써 소프트웨어 신뢰성의 향상에 크게 기여 할 수 있다. 컨트롤 차트는 널리 소프트웨어 산업의 소프트웨어 공정 관리에 사용되는 도구이다. 본 논문에서 NHPP에 근원을 둔 로그 포아송 실행시간 모형, 즉,Musa-Okumo 모형과 파우어 로우(Power-law) 모형의 평균값 함수를 이용한 통계적 공정관리 차트를 이용한 제어 메커니즘을 제안하였다.