• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권3호
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• pp.487-494
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• 2012

본 논문은 고정효과모형의 모수추정과 관련된 추정가능함수를 다루고 있다. 고정효과모형에서 추정가능한 모수들의 함수를 구하기 위한 방법으로 가우스-조르단 방법을 이용하고 있다. 이 방법으로 구해진 추정가능함수의 일반형을 이용하여 추정가능함수들의 한 기저집합을 구성하는 문제를 다루고 있다. 또한, 추정가능함수들로 구성된 한 기저집합을 모수벡터로 갖는 모형은 완전계수의 열행렬을 모형행렬로 갖는 모형으로 효과모형과 동치인 모형임을 보여주고 있다. 두 모형에서의 사영행렬들은 동일공간으로의 사영을 나타내므로 총변동량은 변함이 없으나 사영행렬에 따른 자유도 1인 고유벡터로의 변동량은 달라질 수 있음을 논의하고 있다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제2권2호
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• pp.366-375
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• 1995

A method is presented for finding estimable functions in a row-column design. It can easily be applied because the method consists of solving equations derived from the design eithout using the design matrix. It determines not only the estimability of treatment effects but also between row(or column)and treatment effects.

• 응용통계연구
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• 제29권2호
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• pp.291-299
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• 2016

본 논문은 고정요인과 확률요인의 혼합모형에서 추정가능함수를 논의하고 있다. 고정효과모형에서 정의된 추정가능 함수가 혼합효과모형에서 어떻게 정의되어야 하는 가를 규정하고 추정가능함수의 분산추정치를 구하는 방법을 제시하고 있다. 또한 혼합모형에서 분산성분의 추정을 위한 제곱합의 계산에 상수적합법을 이용하고 추론을 위한 자유도의 계산에 Satterthwaite의 근사화를 다루고 있으며 분산성분을 구하기 위한 모형의 적합방식으로 단계별 방법을 적용하고 있다. 모형의 단계별 적합에서 주어지는 모형행렬의 사영을 이용한 제1종 제곱합의 계산방식이 제공되며 사영을 이용한 변동요인별 제1종 제곱합의 기댓값 계산에 Hartley의 합성법이 논의된다.

• 응용통계연구
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• 제27권4호
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• pp.553-560
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• 2014

본 논문은 고정효과의 선형모형에서 모수 또는 모수들의 선형함수로 추정가능한 함수를 다루고 있다. 추정할 수 있는 모수들의 수보다 더 많은 모수를 갖는 고정효과모형의 가정에서 관심모수가 추정가능한 모수가 아닌 경우에 최소제곱해는 유일하지 않다. 모형내 모수추정법으로 최소제곱법의 이용은 자료의 벡터공간에서 사영을 구하는 방법과 동일하므로 최소제곱해에 불변인 성질의 추정량을 갖는 추정가능함수의 형태를 사영의 관점에서 파악하고 구성하는 방법을 다루고 있다. 또한, 선형적으로 독립인 추정가능함수들의 기저집합을 구성하는 방법으로 사영공간의 고유벡터들을 활용할 수 있음을 논의하고 있다.

• 응용통계연구
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• 제30권3호
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• pp.335-344
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• 2017

본 논문은 분할구실험으로 부터 주어진 자료분석을 위해 사영을 이용하는 방법을 다루고 있다. 분할구 실험의 특성으로 서로 다른 크기의 실험단위를 나타내는 오차항과 처리에 포함된 확률효과가 존재할 때 이들 분산성분의 추정에 사영을 이용하여 구하는 방법을 제시하고 있다. 분산성분 추정을 위해 잔차벡터에 대한 확률모형의 구축을 다루고 있다. 고정효과를 제외한 확률효과에 따른 제곱합의 계산을 위해 상수적합법이 적용되고 있다. 적률법에 의한 분산성분 추정을 위해 변동량의 기댓값 계산에 합성법을 이용한다. 고정효과들의 선형함수로 주어지는 추정가능함수에 관한 추정을 다루고 있다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제6권3호
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• pp.707-718
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• 1999

Non-regular designs such as the Plackett-Burman(PB) design have traditionally been used for screening only main effects because of complex aliasing. But it was found that these designs could be used to estimate the 2-factor interactions as well as main effects through the hidden projection property. The goal of this paper is to propose the estimable model when projecting the 12-run PB design using the algebraic geometric method. The core of this method considers the design as a affine variety and the Grbner basis of the design ideal for this affine variety gives the estimable polynomial models. As the results of applying the 12-run PB design it is actually found that this design has the models not only with 2-factor interactions but with 3-factor. This design is the maximal fan in 4-factor projection.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2005년도 춘계학술대회
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• pp.69-82
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• 2005

Factorial experiments are studied in this paper. The Designs, thus, have factorial balance with respect to estimable main effects and interactions. John and Lewis (1983) considered generalized cyclic row-column designs for factorial experiments. A simple method of constructing confounded designs using the classical method of confounding for block designs is described in this paper.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2004년도 학술발표논문집
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• pp.313-317
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• 2004

Confounded row-column designs for factorial experiments are studied in this paper. The Designs, thus, have factorial balance with respect to estimable main effects and interactions. John and Lewis (1983) considered generalized cycle row=column designs for factorial experiments. A simple method of constructing confounded designs using the classical method of confounding for block designs is described in this paper

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제23권2호
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• pp.179-187
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• 2016

The fixed effects panel probit model faces "incidental parameters problem" because it has a property that the number of parameters to be estimated will increase with sample size. The maximum likelihood estimation fails to give a consistent estimator of slope parameter. Unlike the panel regression model, it is not feasible to find an orthogonal reparameterization of fixed effects to get a consistent estimator. In this note, a hierarchical Bayesian model is proposed. The model is essentially equivalent to the frequentist's random effects model, but the individual specific effects are estimable with the help of Gibbs sampling. The Bayesian estimator is shown to reduce reduced the small sample bias. The maximum likelihood estimator in the random effects model is also efficient, which contradicts Green (2004)'s conclusion.

• 품질경영학회지
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• 제38권1호
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• pp.42-51
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• 2010

For the fractional factorial designs, the resolution-IV designs can be used when we want to estimate the main effects and to investigate the structure of the non-negligible two-factor interaction effects, when the three-factor and higher order interaction effects are all negligible. However we need to add the additional treatment combinations in order to identify the influential interactions for the resolution-IV fractional factorial designs. In this paper we investigate the statistical structure for 3-level resolution-IV designs constructed by fold-over scheme and introduce a method for analyzing the influential two-factor interactions.