• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제23권3호
• /
• pp.189-201
• /
• 2016

In survival analysis, the Nelson-Aalen estimator and Peterson estimator are often used to estimate a cumulative hazard function in randomly right censored data. In this paper, we suggested the smoothing version of the cumulative hazard function estimators using a Bezier curve. We compare them with the existing estimators including a kernel smooth version of the Nelson-Aalen estimator and the Peterson estimator in the sense of mean integrated square error to show through numerical studies that the proposed estimators are better than existing ones. Further, we applied our method to the Cox regression where covariates are used as predictors and suggested a survival function estimation at a given covariate.

• 응용통계연구
• /
• 제26권1호
• /
• pp.131-139
• /
• 2013

지지벡터기계는 잡음변수가 존재하는 경우에 성능이 저하될 수 있다. 또한 최종 분류기에서 각 변수들의 중요도를 알리 어려운 단점이 있다. 따라서 변수선택은 지지벡터기계의 해석력과 정확도를 높일 수 있다. 기존의 문헌상의 대부분의 연구는 선형 지지벡터기계에서 성근 해를 주는 벌점함수를 통해 변수를 선택에 관한 것이다. 실제로는 분류의 정확도를 높이기 위해 비선형 커널을 사용하는 경우가 일반적이다. 따라서 변수선택은 비선형 지지벡터기계에서도 마찬가지로 필요하다. 본 논문에서는 모의실험 및 실제자료를 통하여 비선형 지지벡터의 대표적인 변수선택법인 COSSO(component selection and smoothing operator)와 KNIFE(kernel iterative feature extraction)의 성능을 비교한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제4권3호
• /
• pp.911-915
• /
• 1997

The purpose of this paper is to consider the problem of selection of optimal smoothing parameter for kernel-type distribution function estimator, which asymptotically minimizes mean Hellinger distance.

• 품질경영학회지
• /
• 제25권4호
• /
• pp.106-114
• /
• 1997

The smoothing parameter or bandwidth is crucial to performance of the kernel based regression estimator. So the choice of a "optimal" smoothing parameter produce a single curve estimate. If a single estimate is replaced by a family of estimates, it become easy that we understand what varies with choice of the smoothing parameter. This paper suggests the threshold of the maximum bandwidth and the number of the family members in the regression context.n context.

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제16권6호
• /
• pp.1047-1054
• /
• 2009

Local smoothing jump detection procedure is a popular method for detecting jump locations and the performance of the jump detector heavily depends on the choice of the bandwidth. However, little work has been done on this issue. In this paper, we propose the bootstrap bandwidth selection method which can be used for any kernel-based or local polynomial-based jump detector. The proposed bandwidth selection method is fully data-adaptive and its performance is evaluated through a simulation study and a real data example.

• 응용통계연구
• /
• 제30권5호
• /
• pp.733-745
• /
• 2017

국소복합분위수 회귀모형을 활용한 비모수적 함수 추정방법이 높은 효율성과 더불어 활발히 연구되고 있다. 이러한 추정과정에 커널을 사용한 자료 평활방법이 대표적으로 사용되고 있으며, 그 성능은 커널보다는 평활계수의 선택 크게 의존한다. 한편, 회귀함수 추정방법의 성능을 평가하는 기준으로는 통상적으로 $L_2$-노름이 사용되어 평균제곱오차 또는 평균적분제곱오차를 최소화하는 평활계수의 선택에 대한 많은 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 국소선형 복합 분위수 회귀방법을 활용한 비모수 회귀모형 추정량의 성능을 결정하는 평활계수 선택의 최적성에 관해 연구하였다. 특히, 여러 장점을 가졌으나 수리적 어려움으로 연구가 미흡한 평균절대오차 및 평균적분절대오차를 최적의 기준으로 삼아 최적의 평활계수를 구하고 그 유일성에 관해 연구하였다. 나아가 기존의 평가기준인 평균제곱오차 및 평균적분제곱오차를 사용한 선택과의 관계를 파악하고 그 성능을 비교하였다. 이러한 과정에서 다양한 상황에서의 모의실험을 통해 제안한 방법의 특성을 규명하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제18권4호
• /
• pp.995-1004
• /
• 2007

In this paper, we analyse online word-of-mouth and Korean box-office sales data based on kernel regression method. To do this, we consider the regression model with mixed-data and apply the least square cross-validation method proposed by Li and Racine (2004) to the model. We found the box-office sales can be explained by volume of online word-of-mouth and the characteristics of the movies.

• Journal of the Korean Statistical Society
• /
• 제33권1호
• /
• pp.59-78
• /
• 2004

A regression function in generalized linear model may have a discontinuity/change point at unknown location. In order to estimate the location of the discontinuity point and its jump size, the strategy is to use a nonparametric approach based on one-sided kernel weighted local-likelihood functions. Weak convergences of the proposed estimators are established. The finite-sample performances of the proposed estimators with practical aspects are illustrated by simulated examples.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
• /
• 제17권4호
• /
• pp.275-285
• /
• 2013

목적: 본 연구의 목적은 자화감수성 영상 (SWI)에 나타난 정상 노인의 뇌조직을 픽셀 별로 분석하기 위해 사용되는 다듬질 (smoothing)의 핵심 크기 효과를 보는 것이다. 대상과 방법: 이십 명의 정상 지원군 (평균 나이${\pm}$ 표준 편차 = $67.8{\pm}6.09$세, 여 14명, 남 6명) 이 실험에 대한 동의와 함께 본 연구에 참여하였다. 이 지원군 각각의 자화감수성 영상을 만들기 위해 일차원 혈류흐름 보상 삼차원 경사자장 에코 시퀀스를 이용해 크기과 위상 영상을 얻었고, 영상 처리와 영상 내 조직 분할에 사용되는 자화준비 급속획득 경사자장 에코 (MPRAGE) 시퀀스를 이용한 삼차원 시상면 T1 강조영상을 얻었다. 자화감수성 영상은 다시 위상영상을 이용하여 상자성 (paramagnetic) 물질의 존재 여부를 강조하는 PSWI (위상 영상에서 양수 값을 강조한 자화감수성 영상)과 반자성 (diamagnetic) 물질의 존재 여부를 강조하는 NSWI (위상 영상의 음수 값을 강조한 자화감수성 영상) 영상을 만들었다. 오직 뇌조직 부분만 나타나도록 조직이 아닌 부분을 차폐 (masking) 하는 과정을 거쳤다. 마지막으로 뇌조직 PSWI와 NSWI는 등방성의 0, 2, 4, 8 mm의 다듬질 핵심 크기를 이용하여 다듬질 되었다. 또한 각각의 다듬질 핵심 크기로 다듬질된 PSWI와 NSWI를 쌍 비교 t검정을 실행하여 각 픽셀 별로 비교하였다. 결과: 통계 분석의 중요도는 다듬질의 핵심 크기가 커질수록 증가하였고, 영상의 시그널 세기는 NSWI가 PSWI보다 컸다. 또한 영상의 픽셀 별 비교 분석에 가장 최적화 된 다듬질의 핵심 크기는 4였으며 쌍 비교 t검정 결과 뇌의 양쪽에서 차이가 난 뇌 조직의 위치와 범위는 뇌의 여러 지역에서 발견되었다. 결론: 상자성 물질을 강조한 PSWI는 자화감수성이 높은 뇌 여러 영역의 시그널 크기를 감소시켰다. 부분적인 부피효과와 큰 혈관의 기여도를 최소화 하기 위해서는 뇌 조직만 뽑아낸 자화감수성 영상의 복셀 별 분석이 사용되어야 하겠다.

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