• 물과 미래
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• 제26권4호
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• pp.73-83
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• 1993

본 연구에서는 우리나라 강우자료에 대한 분리효과를 검토하였다. 2변수 대수정규분포, 3변수 대수정규분포등, TYPE-극치분포, 2변수 Gamma 분포, 3변수 Gamma 분포, Log-Pearson Type-분포, GEV분포 등 7개 분포함수를 선정하고, Monte C미개 실험을 이용하여 과거 강우기록 자료로부터 얻은 왜곡도의 평균과 표준편차와 각 분포형들로부터 모의된 왜곡도의 평균과 표준편차와 차이를 분석하였다. 그 결과 우리나라 강우자료는 3변수 Gamma 분포를 제외한 나머지 6개 분포형에서 분리현상을 보였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권4호
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• pp.911-918
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• 2013

This study deals with the small sample likelihood based inference for the ratio of two normal variances. The small sample likelihood inference is an approximation method. The signed log-likelihood ratio statistic and the modified signed log-likelihood ratio statistic, which converge to standard normal distribution, are proposed for the normal variance ratio. Through the simulation study, the coverage probabilities of confidence interval and power of the exact, the signed log-likelihood and the modified signed log-likelihood ratio statistic will be compared. A real data example will be provided.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권6호
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• pp.1241-1250
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• 2011

In this paper, we develop noninformative priors for the log-normal distributions when the parameter of interest is the common mean. We developed Jeffreys' prior, th reference priors and the first order matching priors. It turns out that the reference prior and Jeffreys' prior do not satisfy a first order matching criterion, and Jeffreys' pri the reference prior and the first order matching prior are different. Some simulation study is performed and a real example is given.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.303-308
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• 2019

본 연구에서는 지진하중에 대한 구조물의 동적해석 과정에서 실제적이고 신뢰성 있는 확률 통계적 지진응답 결과를 얻기 위해 로그정규분포 기반 지진응답 도출 방안을 제안하였다. 이를 위해 미국지질조사국(USGS)에서 제시한 로스앤젤레스 지역 지진재해도에 따라 50년 동안의 발생 초과확률이 2%, 5%, 10%인 30개 지진데이터들을 활용하였다. 해석 대상으로서는 기본적인 동적거동 파악을 위해 단자유도계를 선정, 이의 고유진동주기 별 응답을 나타내는 응답 스팩트럼을 도식하여 응답 추이를 분석하였다. 최종적으로 도출된 로그정규분포 기반 응답의 경우 기존의 정규분포 기반 응답에 비해 모든 고유주기 영역에서 상대적으로 낮은 응답을 보였다. 제안된 로그정규분포 기반의 지진응답 평가는 성능기반내진설계를 위한 경제적 평가 방식으로서의 대안이 될 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제19권4호
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• pp.1173-1181
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• 2008

In this paper, when the parameter of interest is the shape parameter in Pareto distribution, we develop likelihood based inference for this parameter. Specially, we develop signed log-likelihood ratio statistic and the modified signed log-likelihood ratio statistic for the shape parameter. It is well-known that as sample size grows, the modified signed log-likelihood ratio statistic converges to standard normal distribution faster than the signed log-likelihood ratio statistic. But the computation of the modified signed log-likelihood statistic is hard or even impossible when the sufficient statistics and the ancillary statistics are not clear. In this case, one can consider an approximation to the modified signed log-likelihood statistic. Specially, when the parameter of interest is informationally orthogonal to the nuisance parameters, we propose the approximate modified signed log-likelihood statistic. Through simulation, we investigate the performances of the proposed statistics with the signed log-likelihood statistic.

• 대한기계학회논문집A
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• 제24권9호
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• pp.2353-2360
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• 2000

Statistical fatigue properties of metallic materials are increasingly required for reliability design purpose. In this study, static and fatigue tests were conducted and the normal, log-normal, two -parameter Weibull distributions at the 5% significance level are compared using the Kolmogorov-Smirnov goodness-of-fit test. Parameter estimation were compared with experimental results using the maximum likelihood method and least square method. It is found that two-parameter Weibull distribution and maximum likelihood method provide a good fit for static and fatigue life data. Therefore, it is applicable to the static and fatigue life analysis of the spheroidal graphite cast iron. The P-S-N curves were evaluated using log-normal distribution, which showed fatigue life behavior very well.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권1호
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• pp.89-98
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• 2012

이 논문에서는 두 개의 Maxwell분포의 모수들의 동질성을 모수비에 근거하여 검정하는 근사통계량을 제안한다. Maxwell분포의 모수비에 대한 추정량이 복잡하여 정확한 분포를 유도하기는 매우 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위한 하나의 대안으로 표준정규분포로 근사적으로 수렴하는 통계량을 고려해야 한다. 이 논문에서 제안된 통계량은 표준정규분포로 수렴하며, 표본의 수가 작은 경우에도 사용할 수 있다. 특히, 본 논문에서는 부호화 로그 우도비 통계량과 수정된 부호화 로그 우도비 통계량을 개발한다. 일반적으로, 수정된 부호화 로그 우도비 통계량은 로그 우도비 통계량에 비해 표준정규분포로 수렴하는 속도가 매우 빠르다. 부호화 로그 우도비 통계량은 작은 표본으로도 표준정규분포로 매우 빨리 수렴한다. 제안된 통계량들의 성질들을 모의실험을 통하여 알아보고, 제안된 통계량을 예제를 통하여 연구한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제7권2호
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• pp.47-56
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• 2004

본 연구는 강우-유출 침식성 인자의 빈도별에 따른 토양유실량을 평가하고 이롤 바탕으로 유역의 토침칭식 위험지역을 분석하는 것을 목적으로 한다. RUSLE는 토양침식량을 분석하는데 이용하였다. 연구지역은 섬진강 수계의 관촌유역을 선정하였다. 빈도별 강우-유출 침식성인자를 얻기 위하여 39년간의 일일최대 강우량 자료를 이용하였다. 확률강우량은 Normal 분포, Log-Normal 분포, Pearson type III 분포, log-Pearson type III 분포 및 Extreme-I 분포를 이용하였다. 이 중 적합도가 가장 높은 것으로 판단되는 Log-Pearson type III 분포를 채택하였다. Log-Pearson type III 분포는 24시간 확률 강우량을 산정하는데 이용하였고, 빈도별 강우-유출 침식성 인자는 Huff 분포비로 평가하였다. 분석결과 2년빈도에서 200년 빈도까지 토양유실량은 평균 $12.8{\sim}68.0ton/ha{\cdot}yr$로 분석되었다. 유역의 토양유실량 분포를 4개 분류등급으로 구분하여 토양침식 위험지역을 분석하였으며, 침식발생 위험지역으로 판단되는 지역은 분류등급 IV로 하였다. 분류등급 IV의 면적은 $0.01{\sim}5.28km^2$로 전체 농경지 면적의 0.02~9.00%로 나타났다. 특히, 200년빈도의 경우 분류등급 IV에서 밭작물 재배지역이 전체 농경지 면적의 77.1%를 차지하는 것으로 나타났다. 농경지의 경작상태에 따라 토양유실이 큰 영향을 받는 것으로 판단된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제10권1호
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• pp.193-198
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• 1999

The estimation of parameters in regression models with multiplicative errors is usually based on the gamma or log-normal likelihoods. Under reciprocal misspecification, we compare the small sample efficiencies of two sets of estimators via a Monte Carlo study. We further consider the case where the errors are a random sample from a Weibull distribution. We compute the asymptotic relative efficiency of quasi-likelihood estimators on the original scale to least squares estimators on the log-transformed scale and perform a Monte Carlo study to compare the small sample performances of quasi-likelihood and least squares estimators.

• 한국환경보건학회지
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• 제45권2호
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• pp.192-202
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• 2019

Objectives: According to the central limit theorem, the samples in population might be considered to follow normal distribution if a large number of samples are available. Once we assume that toxicity dataset follow normal distribution, we can treat and process data statistically to calculate genus or species mean value with standard deviation. However, little is known and only limited studies are conducted to investigate whether toxicity dataset follows normal distribution or not. Therefore, the purpose of study is to evaluate the generally accepted normality hypothesis of aquatic toxicity dataset Methods: We selected the 8 chemicals, which consist of 4 organic and 4 inorganic chemical compounds considering data availability for the development of species sensitivity distribution. Toxicity data were collected at the US EPA ECOTOX Knowledgebase by simple search with target chemicals. Toxicity data were re-arranged to a proper format based on the endpoint and test duration, where we conducted normality test according to the Shapiro-Wilk test. Also we investigated the degree of normality by simple log transformation of toxicity data Results: Despite of the central limit theorem, only one large dataset (n>25) follow normal distribution out of 25 large dataset. By log transforming, more 7 large dataset show normality. As a result of normality test on small dataset (n<25), log transformation of toxicity value generally increases normality. Both organic and inorganic chemicals show normality growth for 26 species and 30 species, respectively. Those 56 species shows normality growth by log transformation in the taxonomic groups such as amphibian (1), crustacean (21), fish (22), insect (5), rotifer (2), and worm (5). In contrast, mollusca shows normality decrease at 1 species out of 23 that originally show normality. Conclusions: The normality of large toxicity dataset was not always satisfactory to the central limit theorem. Normality of those data could be improved through log transformation. Therefore, care should be taken when using toxicity data to induce, for example, mean value for risk assessment.