회귀모형에 있어서의 Ruppert와 Carroll의 절사 회귀 추정법을 확장하여 회귀 분위수에 의 한 두 개의 두분으로 관측치를 분할하여 각 부분마다 가중치를 달리 부여하는 방법으로 적 합된 L-추정법을 제안하였다. 이 제안된 L-추정법은 특히 비대칭인 오차분포하에서 좋은 효율을 가지고 있었다.
본 연구에서는 AR(1) 과정을 따르는 시계열 모형에서 가산적 이상치(Additive Out-lier)가 존재하는 경우, 1차 자기상관계수에 대한 로버스트 추정방법으로 Rupport 와 Carroll (1980)에 의해 회귀모형에서 제안된 L-추정법 형태의 절사최소제곱추정 (PE 추정)방법을 제안하였다. 더불어 X축의 이상치에 대한 비중강하(down-weight)의 방법으로 Mallows의 가중함수를 고려한 유계영향 절사최소제곱 (bounded influence PE, BIPE)추정량을 제안하였으며 모의 실험을 통하여 각 추정량의 효율성을 비교하였다. 모의실험 결과, 다양한 자료의 오염률상에서 일반화 LAD추정치를 예비 추정치로 고려한 BIPE(LAD)-추정량의 효율이 좋은 것으로 나타났다.
본 논문에서는 강수 자료의 예측에 사용되는 3-모수 카파 분포(KD3)에서의 모수 추정 방법을 알아보고 시뮬레이션을 통하여 모수 추정 방법에 따른 성능을 비교해 보았다. 이 분포의 모수 $\alpha,\;\beta,\;\mu$를 추정하기 위하여 적률추정법(MME), L-적률 추정법(LME), 최우추정법(MLE)을 적용하였다. 소표본의 경우뿐만 아니라 대표본의 경우에도 시뮬레이션을 통하여 추정법들의 성능을 비교하였다. 적률 추정법과 L-적률 추정법에서는 제약조건 하에서의 1차원 Newton-Raphson방법을 수정하여 이용하였다. MSE를 기준으로 한 시뮬레이션 결과, KD3의 모수 추정에 있어서 표본의 크기가 100보다 작으면 LME의 적용을 추천하고 표본의 크기가 100이상이면 MLE를 추천한다.
선형모형의 회귀계수의 L$_1$-추정량의 점근분포는 오차항의 중앙값에 종속되어있는데, 이 값은 잔차의 순서통계량의 함수로 추정될 수 있다. 본 논문에서는 오차항 중앙값의 추정량을 유도하는 몇 가지 방법을 소개하고 몬테칼로 실험을 통하여 가장 바람직한 추정량의 형태를 제안하였다. 또한 제안한 추정량을 이용하면 검정문제에서도 좋은 결과를 얻을 수 있음을 보였다.
본 논문은 광학 흐름을 추정하는데 있어서 최적 정규화 매개변수를 결정하기 위한 L-curve 모서리 검출 방법을 제안한다. 기존의 곡률법은 L-curve의 곡률 그래프에서 최대 위치를 찾는 반면, 제안한 방법은 바로 우측 음의 계곡과의 곡률 차가 최대가 되는 양의 봉우리의 위치를 찾아서 매개변수 값을 결정한다. 이 방법으로 선정한 매개변수로 광학 흐름을 추정하면, 평균적으로 최소 오차로부터 단지 0.02 pixel/frame 차이가 나는 것이 실험을 통하여 보여진다. 또한 제안한 방법으로 기존의 모서리 검출법인 곡률법이나 적응 제거법에 비해 최소 오차에 가장 가까운 광학 흐름을 구할 수 있었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제7권2호
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pp.211-217
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1996
본 논문은 확률밀도함수의 l 번째 도함수의 커널추정법에 관하여 다루고 있다. 확률밀도함수 도함수의 커널추정에 사용될 수 있는 두가지 평활량의 선택법, 교차타당성방법과 삽입방법에 의한 평활량의 점근분포를 규명하고 이들의 상대적 수렴속도를 각각 밝히고 삽입방법의 우수성을 소표본 모의실험을 통하여 확인하였다.
GEV분포는 세계 여러 나라에서 홍수와 극한강우 등의 빈도분포로 널리 활용되고 있다. L-모멘트법은 GEV분포의 매개변수 추정을 위해 일반적으로 사용되고 있는 추정법이다. 본 연구에서는 Monte Carlo 실험을 이용하여 GEV분포를 따르는 서로 다른 두 지점의 자료의 교차상관계수를 이용하여 L-모멘트 추정값인 L-변동계수와 L-왜도계수들 간의 교차상관계수를 Simple Power 함수를 이용하여 유도하였다. 실험과정에서 생성된 비현실적이며 실험결과에 큰 영향을 미치는 음수값들을 배재한 GEV+분포를 이용하였다. 결과로, Simple Power 함수가 두지점간 자료의 교차상관과 L-모멘트 추정값들간의 교차상관 계수의 관계를 잘 모사하고 있음을 확인하였다. 다양한 GEV 분포의 매개변수 조합에 대한 Simple Power 함수의 매개변수 추정값과 정확성은 표로 제시하였다. 또한 위 연구결과를 활용할 수 있는 Generalised Least Square(GLS) 지역회귀 기법에 대해 설명하였다. 따라서 본 연구에서 도출된 관계식은 향후 GLS 회귀식을 이용한 GEV 분포의 지역 매개변수를 추정하는데 있어 L-모멘트 추정값들간의 정확한 교차상관관계를 제시할 수 있을 것으로 기대한다.
지금까지 비율(proportion)에 대한 신뢰구간의 근사적 추정량(approximate estimator)에 대한 여러 기법들이 제안되었으나, 시뮬레이션 결과에 대한 coverage 분석을 수행할 경우에는 정규분포에 기반 한 신뢰구간 추정량이 주로 이용되었다. 그 이유는 정규분포에 대한 근사법이 다른 근사법들 보다 실제 구현하는데 쉽게 여겨졌기 때문이다. 하지만, 최근에 arcsin 변환에 기반한 coverage 분석을 위한 근사법이 [12]에서 시뮬레이션 수행 시에 최종결과에 요구되는 정확도의 조절과 비율을 추정하기 위해서 사용되었다. 본 논문에서는 세 개의 신뢰구간 추정량 근사법(정규분포 기반 근사법, arcsin 변환 기반 근사법, 그리고 F-분포 기반 근사법)을 비교 분석하였다. 세 신뢰구간에 대한 추정량을 단일 프로세서와 다중 프로세서 상에서 참조모델(reference model)로 M/M/1/$\infty$와 W/D/l/$\infty$ 큐잉 시스템을 활용하여 정상상태(steady-state)에서의 평균치를 추정하는 시뮬레이션에 적용하였다.
본 논문에서는 비교적 장기간의 조위 관측자료가 축적되어 있는 인천, 제주, 여수, 부산, 묵호에 대하여 극치확률법과 결합확률법을 이용하여 극치해면을 산정하였다. 극치확률법의 분포는 Gumbel, Weibull 및 일반화 극치(GEV)분포에 대하여 최소자승법, 모멘트법, 확률가중적률(PWM)법으로 parameter를 추정하여 극치해면을 산출하였다. 그 결과 Gumbel 분포와 최소자승법이 각각 다른 분포와 다른 parameter 추정법에 비해 크게 추정되는 경향이 있다. 그리고 결합확률법이 극치확률법 보다 대략 5-l0cm 정도 크게 나타났다. 이는 극치확률법이 tide와 surge가 동시에 발생한 조위를 사용한 반면 결합확률법은 동시 발생하지 않은 극치 tide와 극치 surge도 포함하여 극치해면을 산출하기 때문에 값이 조금 크게 추정된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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