• 제목/요약/키워드: Local Statistics

검색결과 875건 처리시간 0.027초

On Convex Combination of Local Constant Regression

  • Mun, Jung-Won;Kim, Choong-Rak
    • Communications for Statistical Applications and Methods
    • /
    • 제13권2호
    • /
    • pp.379-387
    • /
    • 2006
  • Local polynomial regression is widely used because of good properties such as such as the adaptation to various types of designs, the absence of boundary effects and minimax efficiency Choi and Hall (1998) proposed an estimator of regression function using a convex combination idea. They showed that a convex combination of three local linear estimators produces an estimator which has the same order of bias as a local cubic smoother. In this paper we suggest another estimator of regression function based on a convex combination of five local constant estimates. It turned out that this estimator has the same order of bias as a local cubic smoother.

국부 통계 특성 및 노이즈 예측을 통한 적응 노이즈 검출 및 제거 방식 (Adaptive Noise Detection and Removal Algorithm Using Local Statistics and Noise Estimation)

  • 응웬 뚜안안;김범수;홍민철
    • 한국통신학회논문지
    • /
    • 제38A권2호
    • /
    • pp.183-190
    • /
    • 2013
  • 본 논문에서는 첨부 노이즈에 의해 훼손된 왜곡 영상의 공간 적응적 노이즈 검출 및 제거 기법에 대해 제안한다. 일반적인 영상이 가우시안 분포 특성을 갖는다는 가정 하에 왜곡 영상으로부터 국부 통계 특성을 산출하여 첨부 노이즈 정보를 예측하고, 예측된 노이즈 정보의 통계 특성을 활용하여 첨부 노이즈 정도를 분류하는 기법에 대해 제안한다. 더불어, 노이즈 분류에 따라 보정된 가우시안 필터의 매개변수 및 필터 윈도우 크기를 설정한 적응 노이즈 필터 기법에 대해 기술한다. 실험 결과를 통해 제안 방식의 성능이 기존 방식과 비교하여 객관적, 주관적으로 우수한 능력을 갖고 있음을 확인할 수 있었다.

A Local Limit Theorem for Large Deviations

  • So, Beong-Soo;Jeon, Jong-Woo
    • Journal of the Korean Statistical Society
    • /
    • 제11권2호
    • /
    • pp.88-93
    • /
    • 1982
  • A local limit theorem for large deviations for the i.i.d. random variables was given by Richter (1957), who used the saddle point method of complex variables to prove it. In this paper we give an alternative form of local limit theorem for large deviations for the i.i.d. random variables which is essentially equivalent to that of Richter. We prove the theorem by more direct and heuristic method under a rather simple condition on the moment generating function (m.g.f.). The theorem is proved without assuming that $E(X_i)=0$.

  • PDF

Estimation of the Number of Change-Points with Local Linear Fit

  • 김종태;최혜미
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
    • /
    • 제13권2호
    • /
    • pp.251-260
    • /
    • 2002
  • The aim of this paper is to consider of detecting the location, the jump size and the number of change-points in regression functions by using the local linear fit which is one of nonparametric regression techniques. It is obtained the asymptotic properties of the change points and the jump sizes. and the correspondin grates of convergence for change-point estimators.

  • PDF

On Practical Efficiency of Locally Parametric Nonparametric Density Estimation Based on Local Likelihood Function

  • Kang, Kee-Hoon;Han, Jung-Hoon
    • Communications for Statistical Applications and Methods
    • /
    • 제10권2호
    • /
    • pp.607-617
    • /
    • 2003
  • This paper offers a practical comparison of efficiency between local likelihood approach and conventional kernel approach in density estimation. The local likelihood estimation procedure maximizes a kernel smoothed log-likelihood function with respect to a polynomial approximation of the log likelihood function. We use two types of data driven bandwidths for each method and compare the mean integrated squares for several densities. Numerical results reveal that local log-linear approach with simple plug-in bandwidth shows better performance comparing to the standard kernel approach in heavy tailed distribution. For normal mixture density cases, standard kernel estimator with the bandwidth in Sheather and Jones(1991) dominates the others in moderately large sample size.

직교요인을 이용한 국소선형 로지스틱 마이크로어레이 자료의 판별분석 (Local Linear Logistic Classification of Microarray Data Using Orthogonal Components)

  • 백장선;손영숙
    • 응용통계연구
    • /
    • 제19권3호
    • /
    • pp.587-598
    • /
    • 2006
  • 본 논문에서는 마이크로어레이 (microarray) 자료에 판별분석을 적용 시 나타나는 고차원 및 소표본 문제의 해결방법으로서 직교요인을 새로운 특징변수로 사용한 비모수적 국소선형 로지스틱 판별분석을 제안한다. 제안된 방법은 국소우도에 기반한 것으로서 다범주 판별분석에 적용될 수 있으며, 고려된 직교인자는 주성분 요인, 부분최소제곱 요인, 인자분석 요인 등이다. 대표적인 두 가지 실제 마이크로어레이 자료에 적용한 결과 직교요인들 중에서 부분최소제곱 요인을 특징변수로 사용한 경우 고전적인 통계적 판별분석보다 향상된 분류 능력을 나타내고 있음을 확인하였다.

국부 통계 특성을 이용한 적응 MAP 방식의 고해상도 영상 복원 방식 (Adaptive MAP High-Resolution Image Reconstruction Algorithm Using Local Statistics)

  • 김경호;송원선;홍민철
    • 한국통신학회논문지
    • /
    • 제31권12C호
    • /
    • pp.1194-1200
    • /
    • 2006
  • 본 논문에서는 국부 통계 특성을 이용한 적응 MAP 방식의 고해상도 영상 복원 알고리즘에 대해 제안한다. 고해상도 원 영상의 윤곽선을 보존하기 위해 저해상도 영상의 국부 특성을 이용하여 시각함수를 정의하였고, MAP(Maximum A Posteriori) 추정 방식을 이용하여 국부적인 열화 정도(smoothness)를 조절하였다. 또한 가중치가 부여된 함수를 이용하여 원 고해상도 영상에 가능한 가까운 최적의 해를 찾기 위하여 반복기법을 사용하였으며, 열화 요소는 매 반복 단계마다 부분적으로 복원된 고해상도 영상으로부터 이용하였다. 제안된 방식의 성능을 실험 결과를 통해 확인할 수 있었다.

Visualization of Bottleneck Distances for Persistence Diagram

  • Cho, Kyu-Dong;Lee, Eunjee;Seo, Taehee;Kim, Kwang-Rae;Koo, Ja-Yong
    • 응용통계연구
    • /
    • 제25권6호
    • /
    • pp.1009-1018
    • /
    • 2012
  • Persistence homology (a type of methodology in computational algebraic topology) can be used to capture the topological characteristics of functional data. To visualize the characteristics, a persistence diagram is adopted by plotting baseline and the pairs that consist of local minimum and local maximum. We use the bottleneck distance to measure the topological distance between two different functions; in addition, this distance can be applied to multidimensional scaling(MDS) that visualizes the imaginary position based on the distance between functions. In this study, we use handwriting data (which has functional forms) to get persistence diagram and check differences between the observations by using bottleneck distance and the MDS.

국부 통계치를 활용한 서양금석문 영상향상 (Image Enhancement for Western Epigraphy Using Local Statistics)

  • 황재호
    • 대한전자공학회논문지SP
    • /
    • 제44권3호
    • /
    • pp.80-87
    • /
    • 2007
  • 국부 통계치에 근거한 서양금석문 영상향상 기법을 고안한다. 영상데이터는 배경과 정보의 두 영역으로 구분한다. 통계 및 함수적 분석을 통해 서양금석문 영상 대부분이 가우스 회색도분포임을 규명하고 분포 및 영역특성을 고려한 모델을 구현한다. 모델을 대상으로 국부정규화처리 알고리즘을 수식화하고 파라미터를 추출하며 이동창에서의 기능과 특성을 논의한다. 파라미터와 이동창의 크기를 조정하여 화소 회색도의 공간 분포를 변형하고 영역을 선별한다. 이 때 국부통계치는 알고리즘을 실현하는 유용한 근거로 활용된다. 알고리즘 적용에 의해 영역의 잡음과 불규칙한 분포 상태가 평활되는 동시에 영역 사이의 회색도 격차를 증대시켜 영상을 향상한다. 실험결과는 제안된 방식이 기존의 영상향상 기법보다 우수한 효과가 있음을 보여준다.

SAR 영상에서 웨이블렛 기반 Non-Local Means 필터를 이용한 스펙클 잡음 제거 (Wavelet Based Non-Local Means Filtering for Speckle Noise Reduction of SAR Images)

  • 이대근;박민재;김정욱;김도윤;김동욱;임동훈
    • 응용통계연구
    • /
    • 제23권3호
    • /
    • pp.595-607
    • /
    • 2010
  • 본 논문에서는 일반 영상의 가우시안 잡음 제거에 유용한 Non-Local Means 필터를 이용하여 웨이블렛 도메인 상에서 SAR 영상의 스펙클 잡음제거 방법을 제안하고자 한다. 먼저 승법 잡음인 스펙클 잡음을 로그를 취해 가법 잡음으로 변환한 후 웨이블렛 분해하고 고주파 혹은 저주파 서브밴드에 따라 Non-Local Means 필터와 웨이블렛 임계값 처리(wavelet thresholding)를 선택적으로 적용하고 지수형태를 취해 원영상으로 복원함으로서 잡음을 제거한다. 또한, Non-Local Means 필터의 단점인 수행시간을 단축시키기 위해 통계적 t-검정을 이용하여 개선하고자 한다. 영상실험을 통한 성능평가 결과 제안된 필터는 정성적인 비교와 PSNR과 DSSIM을 통한 정량적인 비교 모두 기존의 필터보다 우수한 성능을 보였다. 통계적 t-검정을 이용해 개선된 방법은 빠른 계산 속도와 더 나은 성능을 나타냈다.