• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제15권1호
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• pp.107-117
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• 2004

Change point testing problem is considered. Kernel density estimators are used for constructing proposed change point test statistics. The proposed method can be used to the hypothesis testing of not only parameter change but also distributional change. Bootstrap method is applied to get the sampling distribution of proposed test statistic. Small sample Monte Carlo Simulation were also conducted in order to show the performance of proposed method.

• 한국수자원학회논문집
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• 제30권6호
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• pp.641-648
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• 1997

상관계수가 변수간의 선형 상관관계를 나타내듯이 mutual information은 변수간의비선형 상관관계를 나타내준다. 본 논문에서는 mutual information 추정법으로 다변수 핵 미도함수(multivariate kernel density estimator)를 이용한 방법이 여러 time lags값에 대하여 산정 되었다. 많은 수문자료에서 보여지는 비선형 관계를 Mutual Information으로 확인하여 보았고, 또한 Mutual Information값이 거의 0인 점에서 optimal delay time을 구하여, 하나의 자료로부터 다변수 회귀분석 모델을 만들 때 이용할 수 있다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제3권3호
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• pp.271-282
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• 1996

this paper deal with the estimation of the power spectral density function of time series. A kernel estimator which is based on local average is defined and the rates of convergence of the pointwise, $$L_2$-norm; and; $L{\infty}$-norm associated with the estimator are investigated by restricting as to kernels with suitable assumptions. Under appropriate regularity conditions, it is shown that the optimal rate of convergence for 0$N^{-r}$ both in the pointwiseand $$L_2$-norm, while; $N^{r-1}(logN)^{-r}$is the optimal rate in the $L{\infty}-norm$. Some examples are given to illustrate the application of main results.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제3권2호
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• pp.183-192
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• 1996

The least squares cross validated bandwidth is the mini-mizer of the corss validation function for choosing the smooth parame-ter of a kernel density estimator. It is a completely automatic method but it requires inordinate amounts of computational time. We present a convenient formula for calculation of the cross validation function when the kernel function is a symmetric polynomial with finite sup-port. Also we suggest an algorithm for finding global minima of the crass validation function.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제2권2호
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• pp.231-242
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• 1995

In this paper we consider kernel type estimator of the spectral density at a point in the analysis of stationary time series data. The kernel entails choice of smoothing parameter called bandwidth. A data-based bandwidth choice is proposed, and it is obtained by solving an equation similar to Sheather(1986) which relates to the probability density estimation. A Monte Carlo study is done. It reveals that the spectral density estimates using the data-based bandwidths show comparatively good performance.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.796-798
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• 2005

본 연구에서는 엔트로피 이론을 사용하여 ICA(Independent Component Analysis) 점수함수를 생성하는 새로운 밀도추정자(Density Estimator)를 제안한다. 원 신호에 대한 밀도함수의 추정은 적당한 점수함수를 생성하기 위해 필요하고, 미분 가능한 밀도함수인 커널을 이용한 밀도추정법(Kernel Density Estimation)을 이용하여 점수함수를 생성하였다. 보다 빠른 점수함수의 생성을 위해서 식의 형태를 convolution 형태로 표현하였으며, ICA 학습을 위해서 결합엔트로피를 최대화(Joint Entropy Maximization)하는 방향으로 커널의 폭을 학습하였다. 이를 위해서 기울기 강하법(Gradient descent method)를 사용하였으며, 이러한 제약 사항은 새로운 밀도 추정자를 설계하기 위한 기본적인 개념을 나타낸다. 실험결과, 커널의 폭을 담당하는 smoothing parameters들이 일정한 값으로 학습함을 알 수 있었다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제18권4호
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• pp.457-465
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• 2011

Sample entropy (Vasicek, 1976) has poor performance, and several nonparametric entropy estimators have been proposed as alternatives. In this paper, we consider a piecewise uniform density function based on quantiles, which enables us to evaluate entropy in each interval, and study the poor performance of the sample entropy in terms of the poor estimation of lower and upper quantiles. Then we propose some improved entropy estimators by simply modifying the quantile estimators, and compare their performances with some existing estimators.

• 한국수자원학회논문집
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• 제41권3호
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• pp.265-276
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• 2008

수공구조물의 설계를 위해서는 충분한 기간의 관측자료가 필요하지만, 우리나라의 수문자료는 대부분 충분한 수의 관측자료를 보유하고 있지 못하는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 핵밀도함수를 이용한 비동질성 Markov 모형을 통해 시간강수량 자료를 모의하였다. 첫 번째로 시간강수량 자료에 변동핵밀도함수를 이용하여 천이확률을 산정하였으며, 두 번째로 난수와 천이확률을 통해 강수가 발생하는 시간을 결정하였다. 세 번째로 강수가 발생한 시간의 강수량의 크기를 핵밀도함수를 통해 추정하였다. 분석결과에서 모의된 시간강수량은 관측시간강수량과 비슷한 통계적 특성을 보이고 있는 것으로 나타났다. 또한, 시간강수량의 모의발생을 위하여 산정한 천이확률을 이용해 강수의 무차원시간분포곡선을 유도하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제32권3호
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• pp.173-181
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• 2019

제한된 실험 데이터로부터 확률분포함수를 추정하기 위해서 KDE가 많이 사용되고 있다. KDE에 의한 분포함수는 대역폭 선택법에 따라서 실험 데이터에 대해 평활하거나 과대적합된 커널 추정치를 생성한다. 본 연구에서는 Silverman's rule of thumb, rule using adaptive estimate, oversmoothing rule을 사용해서 각 방법에 따른 정확성과 보수적인 성향을 비교하였다. 비교를 위해서 단봉분포와 다봉분포를 가지는 실제 모델을 가정하고 통계적 시뮬레이션을 수행한 다음 다양한 데이터의 개수에 따른 추정된 분포함수의 정확도와 보수성을 비교하였다. 또한, 간단한 신뢰성 예제를 통해 대역폭 선택법에 따른 KDE의 추정된 분포가 신뢰성 해석 결과에 어떻게 영향을 미치는지 확인하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제18권2호
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• pp.245-255
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• 2011

자료의 분포변화를 검정하는 비모수적 방법으로 경험분포함수를 이용하거나 확률밀도함수 추정량을 이용하는 두 가지 방법을 고려할 수 있다. 이 논문에서는 분포변화 검정을 위한 두가지 방법을 자세히 살펴보고 기존 연구의 결과를 정리한다. 여러 확률모형을 가정하고 분포변화 검정에 대한 모의 실험을 실시하여 두 방법에 대한 이론적 극한 성질이잘 성립하는가를 살펴본다. 검정력 비교를 통하여 모형에 따른 적절한 변화점 분석 방법을 알아본다.