Communications for Statistical Applications and Methods
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제29권6호
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pp.641-653
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2022
Penalized least squares methods are important tools to simultaneously select variables and estimate parameters in linear regression. The penalized maximum likelihood can also be used for the same purpose assuming that the error distribution falls in a certain parametric family of distributions. However, the use of a certain parametric family can suffer a misspecification problem which undermines the estimation accuracy. To give sufficient flexibility to the error distribution, we propose to use the symmetric log-concave error distribution with LASSO penalty. A feasible algorithm to estimate both nonparametric and parametric components in the proposed model is provided. Some numerical studies are also presented showing that the proposed method produces more efficient estimators than some existing methods with similar variable selection performance.
0.35. 0.75 및 1.25mol% $MgO-TiO_2$계의 전기전도도가 $600{\sim}1100^{\circ}C$ 및 $10^{-8}{\sim}10^{-1}$ atm의 산소분압하에서 측정되었다. 일정한 산소분압하에서 $log{\sigma}$ vs. 1/T은 두 온도구간에서 직선관계를 보였으며 직선의 기울기로 부터 계산된 활성화에너지는 본성 영역과 외성 영역에서 각각 1.94eV 및 0.48eV이다. $log\;{\sigma}$ vs log $Po_2$는 본성 영역에서 ${\sigma}\;{\alpha}\;$Po_2^{-1/6}$이며 외성 영역에서 ${\sigma}\;{\alpha}\;$Po_2^{-1/4}$이다. 이 계의 결함구조는 외성 영역에서 $V\"{o}$이며 본성 영역에서 $Ti^3$.로 제안되었다. 특히 외성 영역에서 polaron model이 ${\sigma}$의 T 및 p 의존성으로 부터 규명되었다.
로지스틱회귀모형에서 두 설명변수의 조건부 분포가 모두 이변량 정규분포라고 할 수 있다면 설명변수들의 함수로 표현되는 로그-밀도비를 통해 모형에 포함시켜야하는 항을 알 수 있다. 두개의 이변량 정규분포에서 분산-공분산행렬이 같은 경우에는 이차항과 교차항 없이 일차항만으로 충분하다. 상관계수가 모두 0이면 교차항은 설명변수의 분산과 관계없이 필요하지 않다. 또한 로지스틱회귀모형에서 로그-밀도비를 통해 이차항과 교차항이 필요하지 않게 되는 다른 조건들도 알아본다.
Effective science-based management of the basin water resources requires an understanding of the characteristics of the streams, such as the baseflow discharge. In this study, the base flow was estimated in the two watersheds with the least artificial factors among the Nakdong River watersheds, as determined using the chemical hydrograph separation technique. The 16-year (2004-2019) discontinuous observed stream flow and electrical conductivity data in the Total Maximum Daily Load (TMDL) monitoring network were extended to continuous daily data using the TANK model and the 7-parameter log-linear model combined with the minimum variance unbiased estimator. The annual base flows at the upper Namgang Dam basin and the upper Nakdong River basin were both analyzed to be about 56% of the total annual flow. The monthly base flow ratio showed a high monthly deviation, as it was found to be higher than 0.9 in the dry season and about 0.46 in the rainy season. This is in line with the prevailing common sense notion that in winter, most of the stream flow is base flow, due to the characteristics of the dry season winter in Korea. It is expected that the chemical-based hydrological separation technique involving TANK and the 7-parameter log-linear models used in this study can help quantify the base flow required for systematic watershed water environment management.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권1호
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pp.87-95
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2014
분산함수가 불연속인 경우 Kang과 Huh (2006)는 잔차제곱을 이용한 Nadaraya-Watson 추정량으로 분산함수를 추정하였다. 음의 실수 값도 가질 수 있는 로그분산함수를 추정 대상으로 하여, 오차제곱의 분포를 ${\chi}^2$-분포로 가정하고 국소선형적합을 이용한 불연속 로그분산함수의 추정이 Huh(2013)에 의해 연구되었다. Chen 등 (2009)은 연속인 로그분산함수를 로그잔차제곱을 이용한 국소선형적합으로 추정하였다. 본 연구는 Chen 등의 추정법을 이용하여 불연속인 로그분산함수의 추정량을 제시하였다. 기존의 제안된 불연속인 로그분산함수의 추정량들과 제안된 추정량을 모의실험을 통하여 비교연구하고자 한다. 한편, 로그분산함수가 연속이지만 그 미분된 함수가 불연속일 경우, Huh (2013)의 방법과 제안된 방법으로 적합된 국소선형의 기울기를 이용하여 불연속인 미분된 로그 분산함수의 추정량을 제시하고자 한다. 이들 추정량의 비교 연구 또한 모의실험을 통하여 제시하고자 한다.
As a way to account for the variability of the primary model parameters in the secondary modeling of microbial growth, three different regression approaches were compared in determining the confidence interval of the temperature-dependent primary model parameters and the estimated microbial growth during storage: bootstrapped regression with all the individual primary model parameter values; bootstrapped regression with average values at each temperature; and simple regression with regression lines of 2.5% and 97.5% percentile values. Temperature dependences of converted parameters (log $q_o$, ${\mu}_{max}^{1/2}$, log $N_{max}$) of hypothetical initial physiological state, maximum specific growth rate, and maximum cell density in Baranyi's model were subjected to the regression by quadratic, linear, and linear function, respectively. With an advantage of extracting the primary model parameters instantaneously at any temperature by using mathematical functions, regression lines of 2.5% and 97.5% percentile values were capable of accounting for variation in experimental data of microbial growth under constant and fluctuating temperature conditions.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제12권2호
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pp.313-322
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2005
In this paper, we discuss suppression for logistic regression model. Suppression for linear regression model was defined as the relationship among sums of squared for regression as well as correlation coefficients of. variables. Since it is not common to obtain simple correlation coefficient for binary response variable of logistic model, we consider cumulative logistic models with multinomial and ordinal response variables rather than usual logistic model. As number of category of a response variable for the cumulative logistic model gets collapsed into binary, it is found that suppressions for these logistic models are changed. These suppression results for cumulative logistic models are discussed and compared with those of linear model.
This study focused on the trends in recognising an economic concern as the most difficult problem in the farm household that was categorised as a full-time farm household or a part-time household according to income structure from agricultural activity. Log-linear models were suggested to compare the change of recognising an economic problem between year 2003 and 2005. As a result, there was no significant difference in recognising an economic problem between full-time farm household and part-time farm household both in 2003 ($x^2$=0.04;p=0.84) and in 2005 ($x^2$=1.08; p=0.30). It was revealed, however, that full-time farm household had increasingly recognised an economic problem over years. Log-linear models showed that full-time farm households tended to recognise the economic problem 1.11 times as much as part-time farm households in 2005, compared to 0.97 times in 2003.
외식산업의 발달과 함께 학교와 기업 등의 단체 급식이 증가하고 있는 오늘날, 관련분야에서는 식중독 예방에 대해 많은 관심을 갖고 연구하고 있다. 우리나라에서는 온도에 따른 세균의 증식속도를 이용하여 식중독지수를 개발하여 식중독 위험에 대한 정보를 제공하고 있는데 그 정보가 식중독 발생상황과는 차이가 있음이 지적되고 있다. 본 연구에서는 최근 3년간($2004{\sim}2006$년)의 일별 식중독 발생과 기상자료를 이용하여 일 최고기온, 습도, 월효과를 설명변수로 하고, 식중독 발생건수를 반응변수로 하는 로그선형모형(Log Linear Model)을 이용하여 식중독 발생의 위험을 예보할 수 있는 사고발생지수를 개발하였다. 개발된 지수와 기존지수를 비교한 결과 개발된 지수가 식중독 발생 상황을 반영함에 있어서 더 나은 설명력이 있음이 나타났다.
본 연구에서는 방화발생에 영향을 미치는 요인을 도출하기 위하여 발생건수를 종속변수로 하고 경제 인구 사회적 요인을 독립변수로 하는 다중회귀분석을 실시하였다. 다중회귀분석은 선형함수, 준로그함수, 역준로그함수, 이중로그함수 4가지 함수형태에 대해 적용하였으며, 각 단계별로 변수의 선택과 제외를 고려하는 단계적선택 방식을 적용하였다. 다중공선성 문제와 자기상관 문제를 해결하기 위하여 분산확대지수(VIF)와 Durbin-Watson 계수 이용하였으며, 4가지 함수모형에 대하여 수정된 R 제곱(설명력) 값이 0.935 (93.5%)로 가장 값이 높고 통계적으로 유의한 선형함수모형을 최적의 모형으로 결정하고 모형에 대한 해석을 진행하였다. 선형함수모형 결과 방화발생에 영향을 미치는 요인은 범죄발생건수(0.829), 일반이혼율(0.151), 재정자주도(0.149), 소비자물가상승률(0.099) 순으로 도출되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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