• 제목/요약/키워드: Local Statistics

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Estimation of Density via Local Polynomial Tegression

  • Park, B. U.;Kim, W. C.;J. Huh;J. W. Jeon
    • Journal of the Korean Statistical Society
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    • 제27권1호
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    • pp.91-100
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    • 1998
  • A method of estimating probability density using regression tools is presented here. It is based on equal-length binning and locally weighted approximate likelihood for bin counts. The method is particularly useful for densities with bounded supports, where it automatically corrects edge effects without using boundary kernels.

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산림의 지역적 특성을 고려한 시군구 임목축적량 통계 산출 기법 개발 (Estimations of Forest Growing Stocks in Small-area Level Considering Local Forest Characteristics)

  • 김은숙;김철민
    • 한국산림과학회지
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    • 제104권1호
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    • pp.117-126
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    • 2015
  • 시군구 단위 산림통계의 사회적 필요성에도 불구하고 자료의 부족으로 인하여 현실을 반영한 산림통계 산출이 어려운 상황에 있다. 따라서, 시군구 산림 통계 산출을 위하여 해당 시군구의 국가산림자원조사 자료와 주변 지역의 자료를 함께 활용하여 통계량의 오차 수준을 감소시키고 소면적 통계량이 해당 지역 산림의 지역적 특수성을 반영할 수 있는 새로운 소면적 통계산출 방법의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 소면적 지역과 특성 구조가 유사하다는 가정을 만족하면서 통계산출을 위한 최소한의 표본점 개수를 확보하기에 적정한 공간 단위에 대한 연구를 수행하였다. 그리고 산림의 지역적 특성을 결정하는 주요 요인인 기후, 토양, 수종 구성 등의 동질성을 기준으로 구획된 확장시군구 기반의 합성추정법, 시 도 단위 자료를 이용하는 기본계획구 합성추정법, 인접 시군구 자료를 이용하는 이웃시군 합성추정법을 비교하고, 이 방법들을 통해 산출된 임목축적 통계의 지역적 특성 설명력과 상위 통계와의 관계에 대한 평가를 수행했다. 그 결과, 확장시군구 합성추정법이 기본계획구 합성추정과 이웃시군 합성추정보다 지역적 특성을 보다 잘 반영하는 통계를 산출하는 것으로 평가되었다. 또한 확장시군구 합성추정법을 통해 산출된 통계량은 시도 단위로 산출된 통계량의 95% 신뢰구간 내에 포함되었으며, 이웃시군 합성추정법에 의해 산출된 결과보다 시도단위 통계량과의 차이가 적게 발생하였다.

LOCAL INFLUENCE ANALYSIS OF THE PROPORTIONAL COVARIANCE MATRICES MODEL

  • Kim, Myung-Geun;Jung, Kang-Mo
    • Journal of the Korean Statistical Society
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    • 제33권2호
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    • pp.233-244
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    • 2004
  • The influence of observations is investigated in fitting proportional covariance matrices model. Local influence measures are obtained when all parameters or subsets of the parameters are of interest. We will also derive the local influence measure for investigating the influence of observations in testing the proportionality of covariance matrices. A numerical example is given for illustration.

Local Influence Analysis of the Equicorrelation Model

  • Kim, Myung-Geun;Jung, Kang-Mo
    • Journal of the Korean Statistical Society
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    • 제31권4호
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    • pp.447-458
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    • 2002
  • The influence of observations in the equicorrelation model is investigated using the local influence approach when all parameters or subsets of parameters are of interest. When a parameter of interest is scalar, an analytical form of the local influence measure can be found. We will derive a measure for identifying observations that have a large influence on the test of fitting the equicorrelation model. An example is given for illustration.

The local influence of LIU type estimator in linear mixed model

  • Zhang, Lili;Baek, Jangsun
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제26권2호
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    • pp.465-474
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    • 2015
  • In this paper, we study the local influence analysis of LIU type estimator in the linear mixed models. Using the method proposed by Shi (1997), the local influence of LIU type estimator in three disturbance models are investigated respectively. Furthermore, we give the generalized Cook's distance to assess the influence, and illustrate the efficiency of the proposed method by example.

디지털영상 국부정규화처리의 영역분할 구도 (Region-Segmental Scheme in Local Normalization Process of Digital Image)

  • 황중원;황재호
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제44권4호통권316호
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    • pp.78-85
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    • 2007
  • 영역들로 구성된 영상의 국부정규화처리 알고리즘에 내재된 분할 구도를 소개한다. 이동창에서 산출되는 국부통계치에 근거한 정규화적 접근은 선형 또는 비선형함수를 발생시켜 잡음 오염된 영역들의 화소분포와 근접유사 유형을 변형한다. 현재와 정규화된 영상신호 사이의 최근접 화소 이격거리에 대하여 평균과 표준편차를 조정하고 국부통계치와 파리미터 변동을 연계하여 영역간 분할 상태를 변화시킨다. 이러한 특성에 대하여 기존의 정규화 기법들과 본 연구에서 새로 고안한 국부정규화 기법이 비교 고찰된다. 그리고 실험결과는 국부정규화처리 실현에 의한 영역분할 성능을 보였다.

How to identify fake images? : Multiscale methods vs. Sherlock Holmes

  • Park, Minsu;Park, Minjeong;Kim, Donghoh;Lee, Hajeong;Oh, Hee-Seok
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제28권6호
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    • pp.583-594
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    • 2021
  • In this paper, we propose wavelet-based procedures to identify the difference between images, including portraits and handwriting. The proposed methods are based on a novel combination of multiscale methods with a regularization technique. The multiscale method extracts the local characteristics of an image, and the distinct features are obtained through the regularized regression of the local characteristics. The regularized regression approach copes with the high-dimensional problem to build the relation between the local characteristics. Lytle and Yang (2006) introduced the detection method of forged handwriting via wavelets and summary statistics. We expand the scope of their method to the general image and significantly improve the results. We demonstrate the promising empirical evidence of the proposed method through various experiments.

Local Limit Theorem for Large Deviations

  • So, Beong-Soo;Jeon, Jong-Woo
    • Journal of the Korean Statistical Society
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    • 제13권2호
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    • pp.81-86
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    • 1984
  • Under the i.i.d. hypothesis, authors (1982, 1984) proved some local limit theorems both for the continuous case and for the lattice case. In this paper, results are extended to the case where the random vectors are not identically distributed.

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Diagnostic for Smoothing Parameter Estimate in Nonparametric Regression Model

  • In-Suk Lee;Won-Tae Jung
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제2권2호
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    • pp.266-276
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    • 1995
  • We have considered the study of local influence for smoothing parameter estimates in nonparametric regression model. Practically, generalized cross validation(GCV) does not work well in the presence of data perturbation. Thus we have proposed local influence measures for GCV estimates and examined effects of diagnostic by above measures.

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Multi-Dimensional Local Limit Theorems for Large Deviations

  • So, Beong-Soo;Jeon, Jong-Woo;Kim, Woo-Chul
    • Journal of the Korean Statistical Society
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    • 제13권1호
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    • pp.20-24
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    • 1984
  • In analogy to the theorem proved by So and Jeon (1982), we give a multi-dimensional version of local limit theorem for large deviations in the continuous case. We also prove a similar theorem in the case of lattice random vectors. Some examples are given.

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