• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제26권3호
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• pp.365-382
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• 1997

In this paper we study the behaviors of the generalized Durbin-Watson (DW) statistics when the nonstationary seasonal time series regression model is misspecified. It is observed that when the series is seasonally integrated the generalized DW statistic for the seasonal period order autocorrelation converges in probability to zero while teh generalized DW statistic for the first order autocorrelation has nondegenerate asymptotic distribution. When the series is regularly and seasonally integrated the generalized DW for the first order autocorrelation still converges in probability to zero.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제27권1호
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• pp.57-66
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• 1998

In the analysis of time series it is an important issue to determine whether a time series under study is stationary. For the test of the stationary of the time series the Dickey-Fuller (DF) type tests have been mainly used. In this paper, we consider the regular unit root tests and seasonal unit root tests based on the generalized Durbin-Watson (DW) statistics when the errors are independent. The limiting distributions of the proposed DW-type test statistics are the functionals of standard Brownian motions. We also obtain the finite distributions and powers of the DW-type test statistics and compare the performances with the DF-type tests. It is observed that the DW-type test statistics have good behaviors against the DF-type test statistics especially in the nonzero (seasonal) mean model.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제30권4호
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• pp.597-612
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• 2001

We have developed a \

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권2호
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• pp.559-564
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• 2016

The Durbin-Watson (DW) test in regression model and the Ljung-Box (LB) test in ARMA (autoregressive moving average) model are typical examples of correlated error tests. The DW test is used for detecting autocorrelation of errors using the residuals from a regression analysis. The LB test is used for specifying the correct ARMA model using the first some sample autocorrelations based on the residuals of a tted ARMA model. In this article, simulations with four data generating processes have been carried out to evaluate their performances as correlated error tests. Our simulations show that the DW test is severely dependent on the assumed AR(1) model but isn't sensitive enough to reject the misspecified model and that the LB test reports lackluster performance in general.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.69-75
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• 2014

본 연구에서는 방화발생에 영향을 미치는 요인을 도출하기 위하여 발생건수를 종속변수로 하고 경제 인구 사회적 요인을 독립변수로 하는 다중회귀분석을 실시하였다. 다중회귀분석은 선형함수, 준로그함수, 역준로그함수, 이중로그함수 4가지 함수형태에 대해 적용하였으며, 각 단계별로 변수의 선택과 제외를 고려하는 단계적선택 방식을 적용하였다. 다중공선성 문제와 자기상관 문제를 해결하기 위하여 분산확대지수(VIF)와 Durbin-Watson 계수 이용하였으며, 4가지 함수모형에 대하여 수정된 R 제곱(설명력) 값이 0.935 (93.5%)로 가장 값이 높고 통계적으로 유의한 선형함수모형을 최적의 모형으로 결정하고 모형에 대한 해석을 진행하였다. 선형함수모형 결과 방화발생에 영향을 미치는 요인은 범죄발생건수(0.829), 일반이혼율(0.151), 재정자주도(0.149), 소비자물가상승률(0.099) 순으로 도출되었다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.99-113
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• 2021

본 연구는 거시경제요인이 스포테인먼트 산업에 미치는 영향을 확인하여 그 활용 가치를 발견하기 위한 연구다. 연구를 위해 거시경제요인으로 DJIA, WTI, GP를 선택하였고, 스포테인먼트 산업을 대표할 만한 자료로 NIKE와 Adidas 주가를 선택하였으며, 20년 5,285일간의 거래 자료를 2단계 추출 과정을 거쳐 분석하였다. 분석 결과 첫째, 거시경제요인은 스포테인먼트 산업에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째 시간의 설정, 각 시기의 특성, 그리고 요인 간 관계에 따라 각기 다른 수준의 회귀식이 나타났다. 마지막으로, 시계열분석을 통한 미래 예측 방법인 Durbin-Watson 검증 결과 특정 시기의 특정 요인 간 회귀식은 미래 예측에 활용 가능한 것으로 나타났지만, 각 조건에 따라 각각 다른 결과가 관찰되어 향후 후속 연구가 필요하다 판단된다.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 2012년 춘계학술대회
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• pp.579-583
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• 2012

The Design of Experiment (DOE) is a most practical technique when establishing an optimal condition for production technology in Six Sigma innovation project. This research proposes the assessment of properties of error terms, such as normality, equal variance, unbiasedness and independence. The properties of six nonparametric ranking techniques for checking normality assumption are discussed as well as run test which is used to identify the randomness, and to check unbiased assumption. Furthermore, Durbin-Watson (DW) statistics and ARIMA (p,d,q) process are discussed to identify the serial correlation.

• 산업진흥연구
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• 제2권1호
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• pp.69-75
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• 2017

본 연구는 한국폴리텍대학에서 기술향상교육훈련을 1회 이상 받은 근로자를 대상으로 2016년 11월 3일부터 11월 25일까지 총 62부 설문지를 조사 분석하였다. 요인분석은 27개 문항 중 11개 문항을 제거 후 최종 16개 문항을 사용하여 5개 요인을 도출되었고 유의확률 p=.000로 타당성이 검증된다. 공선성 진단 결과는 Durbin-Watson 값은 각각 1.787, 1.780로 나타났다. 연구결과 첫째, 한국폴리텍대학의 기술향상훈련이 이직태도에 미치는 영향을 분석한 결과 업무만족도에 미치는 영향은 내용의 적합성(p<.05, ${\beta}=.434$)과 방법의 효율성(p<.05, ${\beta}=.328$)이 유의한 영향을 미친 것으로 나타났고, 소속감은 목적의 명확성(p<.05, ${\beta}=-.338$), 방법의 효율성(p<.05, ${\beta}=.394$)이 유의한 영향을 미쳤다. 둘째, 기술향상훈련과 이직태도 간의 상관관계는 방법의 효율성-업무만족도(.311), 방법의 효율성-목적의 명확성(.350), 방법의 효율성-내용의 적합성(.771), 목적의 명확성-내용의 적합성(.467), 업무만족도-내용의 적합성(.191)으로 나타났으나, 소속감은 상관관계가 없는 것으로 나타났다. 셋째, 한국폴리텍대학의 기술향상훈련이 근속년수에 따른 이직태도에 대한 인식의 차이에 대한 결과는 통계적으로 유의한 영향을 미치지 않았다. 본 연구에서 기술향상훈련이 이직태도에 미치는 영향과 효과성을 검증한 것에 연구의 의미가 있다.

• 한국주거학회논문집
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• 제21권2호
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• pp.59-67
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• 2010

The maintenance cost plays a important role to plan the scale of the apartment housing such as a number of household, building area and building type. Therefore, it is required to forecast the cost considering various maintenance characteristics. The maintenance characteristics are floor area, number of household, heating type, site area and etc.. In addition, the maintenance cost are classified into 5 area. These are a personal expense, facility maintenance cost, energy and water cost, insurance and sanitary cost. These five cost area are related with various characteristics and brought up the estimation model using the stepwise multiple regression analysis. The energy and heating cost share over the 50% in the total cost and the personal expense cost shares about 40%. The personal expense cost per area is 5,272 won/$m^2{\cdot}yr$ irregardless of heating type and the district heating type is a higher cost than other type. In facility maintenance cost, the central heating type is 2,015 won/$m^2{\cdot}yr$ and higher than other type. The estimation models have good statistics in each model. Most of the model have a determination coefficient over 0.7 and Durbin Watson value between 1.5 and 2.5.

• 품질경영학회지
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• 제24권4호
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• pp.190-206
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• 1996

In case measurements are made on units of production in time order, it is reasonable to expect that the measurement errors will sometimes be first order autocorrelated, and a technique to test such autocorrelation is required to give good control of the productive process. Tool-wear process provide an example for which regression model can sometimes be useful in modeling and controlling the process. For the control of such process, we present a simple method for testing first order autocorrelation in regression errors. The method is based on Bayesian test method via Bayes factor and derived by observing that in general, a Bayes factor can be written as the product of a quantity called the Savage-Dickey density ratio and a correction factor ; both terms are easily estimated from Gibbs sampling technique. Performance of the method is examined by means of Monte Carlo simulation. It is noted that the test not only achieves satisfactory power but eliminates the inconvenience occurred in using the well-known Durbin-Watson test.