• 응용통계연구
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• 제8권1호
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• pp.61-74
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• 1995

오늘날에는 컴퓨터를 이용한 다양한 그래프기법의 개발로 자료로부터 정보를 직접적으로 얻는 것이 용이하다. 특히 최근에 발표된 R-코드(Cook과 Weisberg, 1994)는 다양한 2차원, 3차원 플롯 뿐만 아니라 축의 회전과 여러가지 모형에 대한 적합성을 제시하므로 보다 쉽게 자료에 적합한 모형을 시각적으로 분석할 수 있게 하였다. 그러나 그래프는 3차원 이상의 공간을 표현할 수 없기 때문에 하나의 반응변수와 세개이상의 설명변수 사이의 관계를 직접적으로 표현하는 것이 불가능하다. 이와 관련하여 Li(1991, 1992)에 의하여 제시된 SIR, pHd 방법과 Cook과 Weisberg(1991)에 의하여 제시된 SAVE는 설명변수들의 선형결합을 이용하여 효과적으로 설명변수들의 차원을 줄이는 방법을 제시하였다. 본 연구에서는 Li에 의하여 제시된 pHd 방법을 반응변수가 2개이상인 다변량 반응변수 모형에 적용하는 방법을 연구하였다. pHd 방법의 적용에는 많은 계산과정이 요구되는데, 이러한 계산과 다양한 플롯은 R-코드를 이용하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권2호
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• pp.305-315
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• 2014

전통적으로 단순선형회귀모형에서 설명변수와 반응변수의 선형성 평가는 산점도로 쉽게 파악되었다. 보통 반복수가 존재하는 자료에서 적합결여검정은 선형성을 평가하는데 사용되었다. 하지만 반복수가 오직 하나인 경우에 선형성 검정이 수월하지 않다. 본 연구에서는 반복수가 오직 하나인 단순선형회귀모형의 선형성을 검정하는 통계량을 제안하고 모의실험 및 실증연구를 통하여 신뢰성을 파악한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.431-434
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• 2003

In this paper we introduce a modified objective function for fuzzy c-means clustering with logistic regression model in the presence of noise cluster. The logistic regression model is commonly used to describe the effect of one or several explanatory variables on a binary response variable. In real application there is very often no sharp boundary between clusters so that fuzzy clustering is often better suited for the data.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제9권7호
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• pp.27-39
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• 2022

The exchange rate is an important macroeconomic variable that influences internal and external balances. Nepal follows a dual exchange rate such that the Nepali rupee (NPR) is pegged with the Indian rupee (INR) but floats with the United States dollar (USD) and all other currencies. There have been very few studies on the exchange rate of Nepal, of which the majority focus on the bivariate relationship between exchange rate and another variable. However, this paper analyses the multivariate relationship between the USD-NPR exchange rate and major macroeconomic variables. Determinants of Nepal's exchange rate have been derived with multiple regression using the ordinary least square (OLS) approach. Since the explanatory variables could not significantly capture the movement of the dependent variable, a long-run relationship between Nepal and India's exchange rate has been analyzed using Engle-Granger cointegration to establish a relationship as suggested by a graphical representation. This explains that Nepal's exchange rate long run is determined by India's exchange rate than its own fundamentals. In addition, the macro-linkages of Nepal's macroeconomic variables have been analyzed using Standard Vector Autoregressive models followed by impulse response analysis which is useful for policy decisions. Some policy implications indicating the sustainability of Nepal's pegged regime have been drawn based on the empirical analysis.

• 응용통계연구
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• 제37권1호
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• pp.1-12
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• 2024

동일한 설명변수 집합에 여러 개의 반응 변수들이 종속되어 있는 경우를 많은 실제 자료에서 볼 수 있다. 특히, 여러 개의 반응변수가 서로 상관관계를 가지고 있으면 각각의 반응변수에 대한 개별적인 분석보다는 반응변수들 사이의 상관관계를 고려한 동시 추정(simultaneous estimation)이 매우 효과적이다. 이러한 다변량 회귀분석에서 최소거리추정량(least distance estimator; LDE)은 반응변수들간의 상관관계를 모형 적합 과정에 반영하여 다차원 유클리드 공간에서 각 훈련 개체와 추정값 사이의 거리를 최소화하도록 회귀계수들을 동시에 추정한다. 뿐만 아니라 최소거리추정량은 이상치에 대한 강건성을 제공한다. 본 논문에서는 다변량 선형 회귀분석에서의 최소거리추정법에 대해 살펴보고, 나아가 효율적인 변수선택을 위한 벌점화 최소거리추정량을 제시하였다. 본 연구에서 제안하는 adaptive group LASSO 벌점항을 적용한 AGLDE 기법은 반응변수들간의 상관관계를 모형 적합에 반영함과 동시에 설명변수의 중요도에 따라 효율적으로 변수선택을 수행할 수 있다. 제안 방법의 유용성은 모의실험과 실제 자료 분석을 통해 확인하였다.

• 수산해양기술연구
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• 제57권3호
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• pp.236-245
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• 2021

In this study, a drifting test using a experimental vessel (2,966 tons) in the northern waters of Jeju was carried out for the first time in order to obtain the fundamental data for drift. During the test, it was shown that the average leeway speed and direction by GPS position were 0.362 m/s and 155.54° respectively and the leeway rate for wind speed was 8.80%. The analysis of linear regression modes about leeway speed and direction of the experimental vessel indicated that wind or current (i.e. explanatory variable) had a greater influence upon response variable (e.g. leeway speed or direction) with the speed of the wind and current rather than their directions. On the other hand, the result of multiple regression model analysis was able to predict that the direction was negative, and it was demonstrated that predicted values of leeway speed and direction using an experimental vessel is to be more influential by current than wind while the leeway speed through variance and covariance was positive. In terms of the leeway direction of the experimental vessel, the same result of the leeway speed appeared except for a possibility of the existence of multi-collinearity. Then, it can be interpreted that the explanatory variables were less descriptive in the predicted values of the leeway direction. As a result, the prediction of leeway speed and direction can be demonstrated as following equations. Ŷ₁= 0.4031-0.0032X₁+0.0631X₂-0.0010X₃+0.4110X₄ Ŷ₂= 0.4031-0.6662X₁+27.1955X₂-0.6787X₃-420.4833X₄ However, many drift tests using actual vessels and various drifting objects will provide reasonable estimations, so that they can help search and rescue fishing gears as well.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제27권5호
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• pp.511-521
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• 2020

In this paper, a partially linear multivariate model with error in the explanatory variable of the nonparametric part, and an m dimensional response variable is considered. Using the uniform consistency results found for the estimator of the nonparametric part, we derive an estimator of the parametric part. The dependence of the convergence rates on the errors distributions is examined and demonstrated that proposed estimator is asymptotically normal. In main results, both ordinary and super smooth error distributions are considered. Moreover, the derived estimators are applied to the economic behaviors of consumers. Our method handles contaminated data is founded more effectively than the semiparametric method ignores measurement errors.

• Journal of Contemporary Eastern Asia
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• 제14권2호
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• pp.45-55
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• 2015

This article assesses factors that affect the ability of local fire branch heads in Taiwan to mobilize volunteer organizations in local emergency responses. Data from a survey of local fire branch heads in Taiwan is analyzed by using an OLS model to test three hypotheses regarding the relationship between the dependent variable, perceived ability to mobilize volunteer organizations in emergency response, and three explanatory variables: organizational capacity, quality of communication, and the quality of citizen engagement ex-ante to emergency response. The model indicates a positive relationship between the ability to mobilize volunteer organizations in emergency response, the quality of communications, and the quality of citizen engagement in preparedness. The research suggests that local fire branch heads and volunteer organizations should begin the process of emergency response mobilization in the preparedness stage. The quality of the citizen engagement in preparedness stages should increase the ability of local fire branch managers to mobilize external resources in emergency response.

• 응용통계연구
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• 제16권1호
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• pp.87-100
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• 2003

서로 연관관계에 있는 실제의 통계자료들은 동태적, 확률적 동시발생적으로 유발되며, 이로 인해 한 자료의 변동이 다른 자료에 미치는 영향은 같은 기간 뿐 아니라 시차를 두고 여러 기간에 걸쳐 지속되며 조정되어 간다. 그러나 일반적인 선형, 비선형 통계모형을 사용하여 현실동향을 분석하는 경우 자료의 이러한 특성에서 오는 시차관계를 통상 무시함으로써 변수 사이의 관계는 같은 기간 내에 결정되어야 하는 제약이 가해지게 된다. 그 결과 시간이 흐름에 따라 이들의 관계가 변화하는 과정이나 한 변수의 변동이 다른 변수에 미치는 장기적 영향도 추정할 수 없을 뿐 아니라 현실여건의 변동이나 전개과정을 설명하는 데도 큰 결함을 갖게 된다. 시차관계가 존재하는 변수에 실제 여건에 합당한 시차구조가 설정되면 현실이 정확히 반영되고, 모형에 내재된 변수들의 장단기 변동상황과 동태적 적응과정이 파악됨과 동시에 다양한 분석이 가능해지므로 모형의 활용도는 높아지게 된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권3호
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• pp.533-545
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• 2017

분위수 회귀모형은 반응변수의 조건부 분포에 대하여 포괄적이고 유용한 통계적 정보를 제공한다. 그러나 많은 실제 자료는 설명변수와 반응변수가 비선형의 관계를 갖고 있어 전통적인 선형 분위수 회귀모형은 왜곡되고 잘못된 결과를 초래할 수 있다. 또한 자료의 복잡성이 증가하여 반응변수가 여러개인 다변량 자료의 분석에 대한 보다 정확한 예측과 더불어 풍부한 해석에 대한 요구가 증가하고 있다. 이러한 이유로 본 연구에서는 다변량 분위수 회귀나무 모형을 제안하였다. 본 연구에서는 기존의 다변량 회귀나무 모형의 분할변수 선택 알고리즘의 문제점을 지적하고 향상된 분할변수 선택 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 합리적인 계산시간으로 적용 가능하며 분할변수 선택에서 편향 발생의 문제를 갖지 않는 동시에 기존 방법보다 더 정확하게 분할변수를 선택할 수 있있다. 본 연구에서는 모의실험과 실증 예제를 통해 제안한 방법의 우수한 성능과 유용성을 확인하였다.