• 응용통계연구
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• 제21권2호
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• pp.327-340
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• 2008

본 연구에서는 오차항이 AR(1)을 따르는 회귀모형에서 올바른 추론을 도출하고자 모형식별의 문제를 다루었다. 이를 위해 Box-Cox 변환된 회귀모형을 고려하여 (i) Box-Cox 변환모형과 AR(1) 오차에 대한 동시 검정, (ii) AR(1) 오차가 존재하는 모형에서의 Box-Cox 변환모형에 대한 검정 그리고 (iii) 모형이 Box-Cox 변환되어 있을 때 오차가 AR(1) 과정을 따르는지에 대한 LM 검정통계량을 유도하였다. 특히 LM 검정방법에서 여러개의 모수가 비선형관계를 형성하고있어 정보행렬의 추정은 계산상 매우 어렵다. 따라서 정보행렬의 원소에 대한 기대값을 구함에 있어 Taylor전개를 이용하여 정보행렬을 구하고 이에 기반을 둔 LM 검정통계량($LM_E$)를 제안하고 모의실험결과 $LM_E$가 기존의 헤시안행렬에 기반을 둔 LM 검정통계량($LM_H$)에 비하여 유의수준을 잘 유지하고 있는 것으로 나타났다.

• 응용통계연구
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• 제34권6호
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• pp.957-968
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• 2021

역중도절단확률가중(inverse censoring probability weighting, ICPW)은 생존분석에서 흔히 사용되는 방법이다. 중도절단 회귀모형과 같은 ICPW 방법의 응용에 있어서 중도절단 확률의 정확한 추정은 핵심적인 요소라고 할 수 있다. 본 논문에서는 중도절단 확률의 추정이 ICPW 기반 중도절단 회귀모형의 성능에 어떠한 영향을 주는지 모의실험을 통하여 알아보았다. 모의실험에서는 Kaplan-Meier 추정량, Cox 비례위험(proportional hazard) 모형 추정량, 그리고 국소 Kaplan-Meier 추정량 세 가지를 비교하였다. 국소 KM 추정량에 대해서는 차원의 저주를 피하기 위해 공변량의 차원축소 방법을 추가적으로 적용하였다. 차원축소 방법으로는 흔히 사용되는 주성분분석(principal component analysis, PCA)과 절단역회귀(sliced inverse regression)방법을 고려하였다. 그 결과 Cox 비례위험 추정량이 평균 및 중위수 중도절단 회귀모형 모두에서 중도절단 확률을 추정하는 데 가장 좋은 성능을 보여주었다.

• 응용통계연구
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• 제7권2호
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• pp.53-77
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• 1994

병원의 임상연구실험에서 종종 환자들의 치료에 따른 병세의 호전상태를 여러단계로 분류하여 상이한 치료방법에 따른 치료효과간의 차이를 알고자 하는 경우가 있다. 이와 같이 다중상태의 생존자료분석을 위한 한가지 방법으로 본 논문에서는 비동형의 Markov 모형에 Cox 회귀모형을 적용하여 회귀계수와 기저생존함수, 그리고 이를 바탕으로 반응확률함수를 추정하고 아울러 이들 추정량들의 대표본 성질들을 셈과정(Counting process) 기법을 이용하여 알아 보았다. 그리고 본 논문의 결과에 대해 실제 예를 들어 보였다.

• 응용통계연구
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• 제25권2호
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• pp.279-291
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• 2012

공변량에 결측이 발생한 Cox 비례위험 모형을 적합할 때, 결측이 발생하는 개체를 모두 제거한 후 분석을 실시한다면 정보 손실에 의해 비효율적이고 결측의 발생 메커니즘이 완전 임의 결측(missing completely at random; MCAR)이 아니라면 모수의 추정값에 편향이 발생할 수 있다. Cox 비례위험 회귀모형의 공변량에 결측이 있는 경우 적용할 수 있는 여러 가지 방법들이 제안되어져 왔으나 이 분석들은 선택모델(selection model)에 기반하고 있다. 본 연구에서는 Little (1993)이 제안한 패턴-혼합 모델(pattern-mixture model)을 사용하여 Cox 비례위험 회귀모형에서 생존시간과 결측 메커니즘의 결합분포를 모델화 하고, 여러 가지 제약에 근거한 생존 분석의 결과를 비교하였다. 모의실험을 통해서 패턴-혼합 모델의 제약(restrictions)에 따른 모수 추정의 민감도를 확인하였고 결측을 무시한 채 분석한 결과 및 선택모형에 근거한 분석결과와 비교하였다. 패턴-혼합 모델의 제약에 따라 공변량의 결측으로 인한 모수 추정의 민감성 정도를 쥐백혈병 자료 예제를 통해 설명하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제5권3호
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• pp.777-792
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• 1998

병원의 임상연구실험에서 종종 환자들의 치료에 따른 병세의 호전상태를 여러단계로 분류하여 상이한 치료방법에 대한 치료효과간의 차이론 알고자 하는 경우가 있다. 이와 같이 다중상태의 생존자료를 분석하기 위해서 본 논문에서는 semi-Markov 모형에 Cox 회귀모형을 적용하여 회귀계수와 기저생존함수를 추정하고 이를 바탕으로 반응확률함수를 추정하였다. 그리고 본 논문의 결과를 실제 임상실험에서 얻어진 자료에 적용하여 분석하였다.

• 응용통계연구
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• 제15권2호
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• pp.233-250
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• 2002

Cox의 비례위험모형(proportional hazards model)은 생존자료(survival data)에 대한 회귀모형으로 경제학 및 의·공학을 비롯한 여러 응용 분야에서 가장 널리 쓰이고 있는 모형 중 하나이다. 그러나, 이 모형은 일반선헝모형에 비해 잔차 분석을 통한 회귀 진단의 연구가 널리 알려져 있지 않아, 국내의 실제 자료 분석에서는 잔차 분석에 대한 활용이 거의 이루어지지 않고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 그 동안 제안된 여러 잔차들을 비교 분석하고, S-plus 프로그램을 이용한 PBC(primary biliary cirrhosis) 자료분석을 통해 각 잔차들의 의미를 고찰하고자 한다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2003년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.335-340
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• 2003

최근 들어 생존분석 기법이 여러 분야에서 관심을 모으고 있을 뿐 아니라 생존자료를 분석하기 위한 여러 패키지들도 개발되어 연구되고 있다. 본고에서는 생존분석의 여러 모형을 간략히 소개하고 생존자료를 분석하기 위하여 널리 사용되고 있는 패키지인 SAS, SPSS, STATA의 기능을 찾아보고 그들의 특징을 비교 조사할 것이다.

• 응용통계연구
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• 제16권2호
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• pp.351-364
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• 2003

본 논문에서는 오차성분을 가지는 패널회귀모형에서 모형의 선형성을 검정 할 수 있는 검 정통계량을 제시하고, 유도한 검정통계량의 계산을 위하여 인공회귀방법을 이용하려한다. 모의실험 결과, Double-Length Artificial Resression(DLR)을 이용한 LM 검정통계량은 명목유의 수준을 잘 유지하고 있는 것으로 나타났으며 검정력에 있어서도 기존의 검정에 비하여 높게 나타났다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제4권
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• pp.1-11
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• 1993

The Cox's regression model is frequently used for covariate effects in survival data analysis, But, much of the statistical work has focused on asymptotic behavior so the small sample evaluation has been neglected. In this paper, we compare the small or moderate sample performances of the survival function estimators for the Cox's regression model using bootstrap method. The smoothed PL type estimator and the Link estimator are slightly better than corresponding the PL type estimator and the Nelson type estimator in the sense of the achieved error rates.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제30권4호
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• pp.535-555
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• 2021

본 연구는 국내 주식시장 변동성에 대한 국제유가의 영향을 실증적으로 분석한다. 분석을 위해 사용된 자료는 2015년 1월 2일부터 2021년 7월 30일까지 KOSPI 지수와 WTI 선물가격의 10분 주기 고빈도 자료이다. 이를 사용하기 위해서는 이질적 자기회귀(HAR) 모형을 사용하였다. 분석 모형에서는 고빈도 자료의 장점을 살려 국제유가의 영향을 수익률뿐 아니라 실현 변동성, 실현 왜도 및 첨도를 통해 확인한다. 추정에는 큰 왜도를 갖는 실현 변동성 분포를 감안하여 Box-Cox 변환을 적용하였다. 추정 결과, WTI 가격의 일간 수익률 변동은 KOSPI 수익률의 변동성에 통계적으로 유의한 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 하지만 WTI 수익률의 변동성, 왜도, 첨도는 KOSPI 수익률의 변동성에 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과는 KOSPI 수익률의 변동성이 거래 시간의 시차를 갖는 WTI 수익률의 일간 변화는 반영하지만 투자자의 일중 거래 행태까지는 반영하지 않기 때문으로 판단된다.