최근 수문자료에 비정상성이 관측됨에 따라 비정상성 지역빈도해석에 대한 연구가 진행되고 있다. 홍수지수법 (index flood method)은 지역빈도해석에서 가장 널리 사용되는 방법으로 각 지점의 특성을 반영하는 홍수지수 (index flood)와 지역적 특성을 대표하는 성장곡선 (growth curve)을 통해 확률수문량을 산정하며, 비정상성 지역빈도해석의 경우 홍수지수법 내의 요소들을 시간에 대한 함수로 정의함으로써 비정상성을 반영한다. 본 연구에서는 다양한 형태의 비정상성 홍수지수법을 통해 비정상성 지역빈도해석을 수행하고 각 방법에 따른 성능을 비교하였다. 이를 위해 경향성을 가지는 매개변수를 포함하는 비정상성 분포형을 모분포로 가지는 자료를 생성하였으며, 이를 기반으로 다양한 경향성을 가지는 자료들로 지역을 구성하였다. 구성된 지역에 대해 동질성 검토를 수행하여 비정상성 자료들이 포함된 지역의 동질성을 확인하였으며, Monte Carlo 모의실험을 통해 각 비정상성 홍수지수모형에 대한 확률수문량의 RRMSE와 RBIAS를 산정하여 성능을 평가하였다.
랜덤화 블록 모형하에서의 비모수 다중비교방법으로는 Friedman 순위합 다중비교 방법(McDonald와 Thompson, 1967)이 있다. 이 방법은 블록내 순위를 이용하여 블록간 정보를 이용하지 못하였다. 이런 단점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 Hodges와 Lehmann(1962)이 제안한 정렬방법을 이용한 새로운 비모수 다중비교방법을 제안한다. 또한 모의실험을 통하여 여러 다중비교방법의 검정력을 비교하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제19권1호
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pp.57-64
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2012
제 1상 임상시험에서 주목표는 부작용이 발생하지 않고 피험자가 견딜 수 있는 한도 내에서 최대 용량인 최대허용용량(Maximum Tolerated Dose; MTD)을 결정하는 것이다. 최대허용용량을 결정하는 방법에는 SM방법, CRM방법 등이 있는데 본 논문에서는 기존의 Stopping rule을 변형한 두 단계 MTD 추정방법을 제안하였다. 기존의 방법들을 본 논문에서 제안한 방법과 모의실험을 통하여 비교하였다.
본 논문에서는 불균형 패널회귀모형에서 장애모수가 존재하는 경우 오차성분의 존재유무를 검정하기 위하여 Lagrange Multiplier 검정통계량을 제안하였다 이러한 LM통계량은 그룹변환에 대한 불변성의 성질을 이용하여 유도된 통계량으로 모의실험 결과, 제안된 LM검정은 명목유의수준을 잘 유지하고 있는 것으로 나타났으며 LR검정에 비하여 검정력에 있어서도 높게 나타났다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제18권2호
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pp.179-187
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2011
제 1상 입상시험의 주된 목적은 신약의 최대허용용량(Maximum tolerated dose; MTD)의 추정이다. 본 논문에서는 실험으로 얻어진 Dose-toxicity data를 S자 모형에 적합 시켜 MTD를 추정하는 방법을 제안하였다. 멈춤 규칙(stopping rule)에 의해 MTD가 결정되는 방법과 미리 정해진 표본수에서 실험을 종료하고 MTD를 추정하는 기존의 추정방법을 본 논문에서 제안한 방법과 모의실험을 통하여 비교하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제18권3호
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pp.367-376
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2011
BLS 가중치보정법은 사업체 조사 시 발생한 무응답 및 이상점을 처리하기 위해 사용하는 가중치 보정방법중의 하나이다. 최근의 연구에 의하면 총계 추정에 있어 BLS 무응답 가중치보정법의 결과가 비추정법을 사용한 대체 결과와 일치하는 것으로 알려졌다. 본 논문에서는 이상점과 무응답이 동시에 있는 경우, BLS 무응답 가중치보정법을 비추정 대체법으로 바꾸어 총계를 추정하는 새로운 방법을 제안하였다. 매월 노동 통계 자료를 이용한 모의 실험을 통하여 제안된 방법의 우수성을 확인하였다.
비열등성 시험시에 치료군(treatment group)과 활성대조군(active control group)을 이용한 모형으로 Hauschke 등 (1999)이 제안한 모수적 검정법이 있다. 이 방법은 위약군(placebo group)과 직접적인 비교가 불가능하므로 Pigeot 등 (2003)이 세 군으로 확장한 검정법을 제안하였다. 그러나 이와 같은 두 검정법은 구체적인 분포가정이 필요하다. 이런 단점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 비모수적 방법으로서 두 군 설계에 Wilcoxon 순위합 검정(Wilcoxon, 1945)을 이용한 방법을, 세 군 설계에 Scheirer 등 (1976)이 제안한 선형대비검정을 확장한 새로운 방법을 제안한다. 또한 모의실험을 통하여 모수적 방법과 비모수적 방법간의 검정력을 비교하였다.
통계적 분석을 할 때 결측치가 발생하는 것은 매우 통상적이다. 이러한 결측치를 대치하는 방법은 여러가지가 있으며, 기존에 사용되는 단일대치법으로 k-nearest neighbor(KNN) 방법이 있다. 하지만 KNN 방법은 k개의 최근접 이웃들 중 극단치나 이상치가 있을 때 편의를 일으킬 수 있다. 본 논문에서는 KNN 방법의 단점을 보완하여 가중 k-최근접이웃(Weighted k-Nearest Neighbors; WKNN) 대치법을 제안하였다. 또한 모의실험을 통해서 기존의 방법과 비교하였다.
수문 통계 분야에서 관측된 자료를 대표할 수 있는 확률분포 모형을 추정하는 일은 매우 중요한 문제이다. 이를 위해 표본 자료로부터 추정되는 확률분포 모형과 가정된 이론적 확률분포 모형의 일치 정도를 통해 적합도 검정을 수행한다. 확률 도시 상관계수 검정(PPCC)은 적합도 검정 방법 중 하나로 적용 방법이 간편하면서도 높은 기각력을 가지고 있다. 본 연구에서는 L-모멘트 법 기반의 generalized extreme value(GEV) 분포 모형을 위한 PPCC의 검정 통계량을 유도하고 이를 다변량 비선형 형태의 회귀식으로 제시하였다. 새롭게 제시된 방법의 기각력을 검토하고자 기존의 적합도 검정 방법들과 모의실험을 수행하였으며 그 결과 본 연구에서 제시된 PPCC-A 검정 방법이 기존의 PPCC 검정을 비롯한 다른 적합도 검정 방법보다 우수한 기각력을 보이는 것으로 나타났다. 이를 통해 표본 자료를 좀 더 정확하게 대표할 수 있는 확률분포 모형을 구축하는 데 도움이 될 것으로 기대된다.
제1상 임상시험의 주목적은 최대허용용량(maximum tolerated dose; MTD)을 결정하는 것이다. MTD 결정을 통해 다음 임상시험에 사용될 용량이 제한되므로 투약용량 발견 시험이라고도 불리며 매우 중요한 단계이다. MTD를 결정하는 방법에는 대표적으로 DM 방법, SM 방법, CRM 방법이 있다. 본 논문에서는 기존 수정된 CRM 방법에 초기가속화 단계를 적용하여 낮은 용량에 다수의 피험자가 할당되는 문제점을 보완하는 새로운 MTD 추정 방법을 제안하였고 기존 방법들과의 비교를 위해 모의실험을 실시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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