• 제목/요약/키워드: Likelihood function

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의사우도추정법에 의한 분산함수를 고려한 수위-유량 관계 곡선 산정법 개선 (Improvement of Rating Curve Fitting Considering Variance Function with Pseudo-likelihood Estimation)

  • 이우석;김상욱;정은성;이길성
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제41권8호
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    • pp.807-823
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    • 2008
  • 수위-유량 관계 곡선을 나타내는 곡선식에 포함되어 있는 매개변수의 추정을 위해 많이 사용되는 로그선형 회귀분석은 잔차의 비등분산성(heteroscedasticity)을 고려하지 못하므로 본 연구에서는 의사우도추정법(pseudolikelihood estimation, P-LE)에 의해 분산함수를 추정하고 이와 함께 회귀계수를 추정할 수 있는 방법을 제시하였다. 이 과정에서 제시된 회귀잔차를 최소화하기 위하여 SA(simulated annealing)이라는 전역 최적화 알고리즘을 적용하였다. 또한 수위-유량 관계 곡선은 단면 등의 영향으로 인해 구간에 따라 각각 다르게 구축되어져야 하므로 이를 보다 객관적으로 판단하고 분리 위치를 추정하기 위하여 Heaviside 함수를 의사우도함수에 포함시켜 결과를 추정하도록 하였으며, 2개의 구간을 가지는 유량자료를 이용하여 제시된 방법의 합리성을 통계적으로 실험하였다. 이와 같이 통계적 실험을 통해 제시된 방법들이 기존 방법과 비교하여 가질 수 있는 장점을 파악하였으며, 제시된 방법들을 금강유역 5개 지점에서 대해 수행하여 효율성을 검증하였다.

확률적 비음수 행렬 인수분해를 사용한 통계적 음성검출기법 (Statistical Voice Activity Detection Using Probabilistic Non-Negative Matrix Factorization)

  • 김동국;신종원;권기수;김남수
    • 한국통신학회논문지
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    • 제41권8호
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    • pp.851-858
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    • 2016
  • 본 논문은 비음수 행렬 인수분해(NMF)의 확률적 해석에 근거한 새로운 통계적 음성검출기법을 제안한다. NMF의 기저와 부호화 행렬들이 주어졌을 때, 데이터 행렬의 분포를 Poisson 분포로 가정한 로그 우도는 Kullback-Leibler 발산을 이용한 NMF의 목적 함수와 일치한다. 이러한 NMF의 확률모델에 근거하여 음성검출을 위해 DFT영역에서 잡음과 음성의 크기 스펙트럼을 Poisson 분포로 모델링하여 새로운 우도비 검출 규칙을 유도한다. 실험 결과를 통해 제안된 기법이 0-15dB 신호 대 잡음비의 시뮬레이션 환경에서 기존 Gaussian과 NMF을 사용한 기법보다 향상된 음성검출 결과를 보여준다.

순환 확률분포를 이용한 다중 음원 방향 추정 (Direction Estimation of Multiple Sound Sources Using Circular Probability Distributions)

  • 남승현;김용호
    • 한국음향학회지
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    • 제30권6호
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    • pp.308-314
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    • 2011
  • 본 논문에서는 주기성을 갖는 순환 확률분포를 이용하여 $0^{\circ}{\sim}360^{\circ}$ 범위의 다중 음원의 방향을 추정하는 기법을 제안한다. 음원의 방향 정보를 담고 있는 마이크로폰간의 위상차는 확률분포의 혼합물로 간주될 수 있으며, 음원 방향은 이 확률분포의 혼합물에 적용된 로그-우도함수 (log-likelihood function)를 최대화함으로써 추정된다. 주기성을 갖는 데이터의 분석에 von Mises 확률분포가 널리 활용된다는 사실은 잘 알려져 있지만, 본 논문에서는 기존의 Gaussian이나 Laplacian 확률분포에 $2{\pi}$ 모듈로 (modulo) 연산을 적용함으로써 $0^{\circ}{\sim}360^{\circ}$ 범위의 주기성을 갖는 순환 확률분포를 정의하고 이를 방향 추정에 활용한다. 순환 확률분포의 혼합물에 대한 로그-우도함수를 최대가 되게 하는 음원의 방향은 EM (Expectation-Maximization) 알고리즘을 이용하여 추정된다. 다양한 반향 환경에서의 실험 결과 Laplacian 확률분포가 von Mises나 Gaussian 확률분포보다 우수한 성능을 제공함을 확인할 수 있다.

ML 기반 모노 펄스 MR 커브의 선형 영역의 확장 (Linear Region Extension of MR Curve in ML Based Monopulse)

  • 김흥수;임종환;양훈기;정용식;김두수;이희영;김선주
    • 한국전자파학회논문지
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    • 제23권6호
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    • pp.748-751
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    • 2012
  • 모노 펄스 estimator의 성능은 Monopulse Ratio(MR) 커브에 의해 결정된다. 모노 펄스 estimator의 성능을 향상시키기 위해서는 배열 구조 파라메타와 관련된 MR 커브의 수학적 표현이 필요하다. 본 논문에서는 Maximum Likelihood(ML) 기반 모노 펄스 estimator의 MR 커브의 역함수를 이용한 모노 펄스 estimator를 제안한다. 평면 배열 모노 펄스 레이더 안테나에서 제안된 estimator의 MR 커브의 선형 영역을 확장시키는 과정을 보이고, 시뮬레이션을 통해 기존의 ML 기반 estimator와 성능을 비교한다.

CONSTRAINING COSMOLOGICAL PARAMETERS WITH IMAGE SEPARATION STATISTICS OF GRAVITATIONALLY LENSED SDSS QUASARS: MEAN IMAGE SEPARATION AND LIKELIHOOD INCORPORATING LENS GALAXY BRIGHTNESS

  • Han, Du-Hwan;Park, Myeong-Gu
    • 천문학회지
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    • 제48권1호
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    • pp.83-92
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    • 2015
  • Recent large scale surveys such as Sloan Digital Sky Survey have produced homogeneous samples of multiple-image gravitationally lensed quasars with well-defined selection effects. Statistical analysis on these can yield independent constraints on cosmological parameters. Here we use the image separation statistics of lensed quasars from Sloan Digital Sky Survey Quasar Lens Search (SQLS) to derive constraints on cosmological parameters. Our analysis does not require knowledge of the magnification bias, which can only be estimated from the detailed knowledge on the quasar luminosity function at all redshifts, and includes the consideration for the bias against small image separation quasars due to selection against faint lens galaxy in the follow-up observations for confirmation. We first use the mean image separation of the lensed quasars as a function of redshift to find that cosmological models with extreme curvature are inconsistent with observed lensed quasars. We then apply the maximum likelihood test to the statistical sample of 16 lensed quasars that have both measured redshift and magnitude of lens galaxy. The likelihood incorporates the probability that the observed image separation is realized given the luminosity of the lens galaxy in the same manner as Im et al. (1997). We find that the 95% confidence range for the cosmological constant (i.e., the vacuum energy density) is $0.72{\leq}{\Omega}_{\Lambda}{\leq}1.0$ for a flat universe. We also find that the equation of state parameter can be consistent with -1 as long as the matter density ${\Omega}_m{\leq}0.4$ (95% confidence range). We conclude that the image separation statistics incorporating the brightness of lens galaxies can provide robust constraints on the cosmological parameters.

지반특성을 고려한 FCM 교량의 지진취약도 분석 (Seismic Fragility Analysis of a FCM Bridge Considering Soil Properties)

  • 김재천;변지석;신수봉
    • 한국지진공학회논문집
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    • 제12권3호
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    • pp.37-44
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    • 2008
  • 본 연구에서는 확률적 지진취약도 분석방법을 3경간 FCM 교량에 적용하여 지반특성에 따른 지진취약 교각의 위치와 교각 상 하부에서의 소성힌지 발생 상태를 수치예제 결과의 분석을 통해 평가하였다. 이를 위해, 취약도 곡선을 최대지반가속도(PGA)의 변수에 대한 대수정규분포 함수로 가정하고 대수정규분포 함수의 주요 계수인 중앙값과 대수표준편차는 최우도추정법(Maximum Likelihood Method)으로 구하였다. 또한 지점별 상이한 지반특성은 "도로교표준시방서"에 제시되어 있는 지반의 등가 스프링을 사용하여 해석모델에 반영하였으며, 지진취약도 분석에 필요한 구조물의 손상지수로 교각의 소성힌지에서의 회전연성도를 이용하였다.

교차타당성을 이용한 확률밀도함수의 불연속점 추정의 띠폭 선택 (Bandwidth selections based on cross-validation for estimation of a discontinuity point in density)

  • 허집
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제23권4호
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    • pp.765-775
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    • 2012
  • 교차타당성은 커널추정량의 평활모수인 띠폭의 선택 방법으로 흔히 활용되고 있다. 연속인 확률밀도함수의 커널추정량의 띠폭 선택으로 널리 쓰이는 교차타당성 방법으로는 최대가능도교차타당성과 더불어 최소제곱교차타당성과 편의교차타당성이 있다. 확률밀도함수가 하나의 불연속점을 가질 때, Huh (2012)는 불연속점 추정을 위한 커널추정량의 띠폭 선택으로 최대가능도교차타당성을 이용한 방법을 제시하였다. 본 연구에서는 Huh (2012)에 의해 최대가능도교차타당성으로 제안된 띠폭선택의 방법과 같이 한쪽방향커널함수를 이용한 최소제곱교차타당성과 편의교차타당성으로 띠폭 선택 방법을 제시하고, 이들 띠폭 선택 방법들과 Huh (2012)의 최대가능도교차타당성을 이용한 띠폭 선택 방법을 모의실험을 통하여 비교연구 하고자 한다.

실내용 이동로봇을 위한 위치추정 관측모델 설계 및 미끄러짐 오차 보상 기법 개발 (Observation Likelihood Function Design and Slippage Error Compensation Scheme for Indoor Mobile Robots)

  • 문창배;김경록;송재복;정우진
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제13권11호
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    • pp.1092-1098
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    • 2007
  • A mobile robot localization problem can be classified into following three sub-problems as an observation likelihood model, a motion model and a filtering technique. So far, we have developed the range sensor based, integrated localization scheme, which can be used in human-coexisting real environment such as a science museum and office buildings. From those experiences, we found out that there are several significant issues to be solved. In this paper, we focus on three key issues, and then illustrate our solutions to the presented problems. Three issues are listed as follows: (1) Investigation of design requirements of a desirable observation likelihood model, and performance analysis of our design (2) Performance evaluation of the localization result by computing the matching error (3) The semi-global localization scheme to deal with localization failure due to abrupt wheel slippage In this paper, we show the significance of each concept, developed solutions and the experimental results. Experiments were carried out in a typical modern building environment, and the results clearly show that the proposed solutions are useful to develop practical and integrated localization schemes.

Use of Likelihood Ratios in Evidence-based Clinical Decision Making

  • Kim, Eu-Tteum;Pak, Son-Il
    • 한국임상수의학회지
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    • 제25권3호
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    • pp.146-151
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    • 2008
  • During the clinical decision making practitioners are often faced with performing diagnostic tests to solve the presenting problems seen in the patients. The diagnostic utility of a test has traditionally been described by technical terms such as sensitivity, specificity, and positive (PPV) and negative predictive value (NPV). Although well known, clinicians are frequently unclear about the concept and application of these terms in everyday evidence-based clinical decision making. Sensitivity and specificity, which are intrinsic properties of diagnostic tests, summarizes the characteristics of the test over a population. The PPV and NPV are greatly dependent on the population prevalence of disease, and thus they do not transferable to different patients or clinical settings. Besides, considering the fact that clinicians more often interested in knowing the extent to which a test result could confirm or exclude of a condition under consideration (posttest probability), these measures do not provide answers on this question. The likelihood ratios (LR) using the information contained in sensitivity and specificity are becoming increasingly popular for reporting the usefulness of diagnostic tests because this term provide an indication of posttest probability as a function of the pretest probability. In this article, clinical applications of LR are illustrated with some practical examples. Discussion is also included of the inherent limitations regarding diagnostic test characteristics.

Negative Exponential Disparity Based Deviance and Goodness-of-fit Tests for Continuous Models: Distributions, Efficiency and Robustness

  • Jeong, Dong-Bin;Sahadeb Sarkar
    • Journal of the Korean Statistical Society
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    • 제30권1호
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    • pp.41-61
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    • 2001
  • The minimum negative exponential disparity estimator(MNEDE), introduced by Lindsay(1994), is an excellenet competitor to the minimum Hellinger distance estimator(Beran 1977) as a robust and yet efficient alternative to the maximum likelihood estimator in parametric models. In this paper we define the negative exponential deviance test(NEDT) as an analog of the likelihood ratio test(LRT), and show that the NEDT is asymptotically equivalent to he LRT at the model and under a sequence of contiguous alternatives. We establish that the asymptotic strong breakdown point for a class of minimum disparity estimators, containing the MNEDE, is at least 1/2 in continuous models. This result leads us to anticipate robustness of the NEDT under data contamination, and we demonstrate it empirically. In fact, in the simulation settings considered here the empirical level of the NEDT show more stability than the Hellinger deviance test(Simpson 1989). The NEDT is illustrated through an example data set. We also define a goodness-of-fit statistic to assess adequacy of a specified parametric model, and establish its asymptotic normality under the null hypothesis.

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