• 응용통계연구
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• 제5권1호
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• pp.103-111
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• 1992

다변량 통계분석기법중 하나로 제기된 투사지향방법은 다변량자료를 관심있는 일차원 또는 이차원의 자료로의 선형투사를 찾아 나가는 방법이다. 이 방법은 다변량 자료가 갖는 차원의 문제를 해결해 줄 수 있는 유용한 기법으로 제시되었다. 본 연구에서는 투사지향방법을 이용하여 추정한 다변량 확률밀도함수를 사용한 새로운 비모수적인 판별분석방법을 제시하고, 이를 기존의 모수적 판별분석방법중 실제적으로 많이 사용되는 선형판별함수방법, 그리고 기존의 비모수적 판별분석방법중 계산상의 편리성이 많은 K-최인접방법과 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 비교분석하였다.

• 분석과학
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• 제25권4호
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• pp.214-222
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• 2012

ASTM (American Society for Testing and Materials) D6751-10은 바이오디젤의 품질 규격 뿐 아니라 분석방법 또한 제시하고 있다. 하지만 ASTM 표준에 따른 바이오디젤 및 포함된 여러 불순물의 품질 분석은 경제적, 시간적으로 부담이 크다. 본 연구는 적외선 분광분석법(infrared spectroscopy)과 다변량 통계분석법 중 하나인 PLS (partial least square method)를 이용하여 1회 측정만으로 바이오 디젤 및 불순물들의 농도를 분석하는 시스템을 개발하고자 하였다. 특히, 적외선을 이용한 분석에서 생기는 각 물질의 스펙트럼에 대한 산란 보정, 노이즈 감소 등을 위해 SNV, MSC, OSC, Savitzky-Golay 등의 4가지 전처리 방법의 성능을 비교하였다. 품질 분석에 필요한 바이오 디젤 검량 모델을 PLS로 모델링 결과, Savitzky-Golay 전처리를 하였을 때 정확도가 가장 우수함을 알았다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2003년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.85-90
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• 2003

In this paper we develop a method for finding optimal ordering of K statistical models. This is based on a dependent paired comparison experimental arrangement whose results can naturally be represented by a completely oriented graph (also so called tournament graph). Introducing preference probabilities, strong transitivity conditions, and an optimal criterion to the graph, we show that a Hamiltonian path obtained from row sum ranking is the optimal ordering. Necessary theories involved in the method and computation are provided. As an application of the method, generalized variances of K multivariate normal populations are compared by a Bayesian approach.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제26권4호
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• pp.371-383
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• 2019

Panel data sets have been developed in various areas, and many recent studies have analyzed panel, or longitudinal data sets. Maximum likelihood (ML) may be the most common statistical method for analyzing panel data models; however, the inference based on the ML estimate will have an inflated Type I error because the ML method tends to give a downwardly biased estimate of variance components when the sample size is small. The under estimation could be severe when data is incomplete. This paper proposes the restricted maximum likelihood (REML) method for a random effects panel data model with a censored dependent variable. Note that the likelihood function of the model is complex in that it includes a multidimensional integral. Many authors proposed to use integral approximation methods for the computation of likelihood function; however, it is well known that integral approximation methods are inadequate for high dimensional integrals in practice. This paper introduces to use the moments of truncated multivariate normal random vector for the calculation of multidimensional integral. In addition, a proper asymptotic standard error of REML estimate is given.

• 응용통계연구
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• 제35권3호
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• pp.395-406
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• 2022

본 논문에서는 장기 종속 다변량 시계열 자료에 대한 이상점 탐지 기법을 연구한다. 기존 다변량 시계열 이상점 탐지 방법은 단기 종속 시계열 모형인 VARMA에 기반한 방법으로, 장기억성을 띈 다변량 시계열 자료에는 적합하지 않다. 자기회귀 모형을 통해서 장기 종속성, 즉 장기억성을 고려하기 위해서는 높은 차수의 모형이 필요하고, 이는 곧 추정의 불안성으로 이어지기에 장기억성을 효율적으로 다룰 수 없기 때문이다. 따라서, 본 논문은 이러한 문제를 보완하고자 VHAR 구조에 기반한 이상점 탐지 방법을 제시하고자 한다. 또한 더욱 정확한 추론을 위해서 로버스트한 방법을 이용하여 VHAR 계수를 추정하였고 이를 활용하여 이상점을 탐지하였다. 모의실험 결과 우리가 제안한 방법론이 기존 VARMA에 기반한 방법론보다 이상점 탐지에 더 효과적임을 살펴볼 수 있었다. 주가지수에 대한 실증자료 분석에서도 기존의 방법론은 탐지하지 못하는 추가 이상점을 찾음을 확인할 수 있었다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제15권1호
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• pp.65-76
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• 2008

행렬도 (biplot)는 이원표 자료행렬 (two-way data matrix)의 행과 열을 그래프에 동시에 나타내어 이들의 관계를 살피려는 다변량 그래프적 분석기법이다 (Gower와 Hand, 1996; 최용석, 2006, 1장). 그래프적 분석기법은 그 특성상 대용량 자료를 해석하는 데는 어려움이 따른다. 따라서, 자료를 효과적으로 줄일 수 있는 군집분석을 활용하여 원자료와 변수간의 행렬도가 아닌 각 군집과 변수간의 행렬도 분석을 수행함으로써, 기존의 행렬도에서 해석의 어려웠던 대용량 자료에 대한 해석이 가능하게 되며, 자료에 대한 정보를 쉽게 파악할 수 있는 장점을 가진다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2004년도 학술발표논문집
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• pp.1-8
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• 2004

We address the problem of parameter estimation in multivariate distributions under ignorable non-monotone missing data. The factoring likelihood method for monotone missing data, termed by Robin (1974), is extended to a more general case of non-monotone missing data. The proposed method is algebraically equivalent to the Newton-Raphson method for the observed likelihood, but avoids the burden of computing the first and the second partial derivatives of the observed likelihood Instead, the maximum likelihood estimates and their information matrices for each partition of the data set are computed separately and combined naturally using the generalized least squares method. A numerical example is also presented to illustrate the method.

• 한국식품과학회지
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• 제48권5호
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• pp.418-423
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• 2016

근적외선분광분석기와 에너지 분산형 X선 형광분석기를 이용한 분석방법을 개발하여 각각 97.5, 98.0%의 높은 정확도의 판별식을 확립하였고, 시중 유통 시료를 분석하여 검증한 결과 각각 96.3, 95.0%의 판별 정확도를 확인하였다. 이상의 연구 결과를 통하여 근적외선분광분석기와 에너지 분산형 X선 형광분석기를 이용하여 청국장 원산지 판별이 가능함을 확인하였고 이는 유기성분 함량에 따른 근적외선 흡광도와 무기성분 함량에 따른 X선 형광에너지 강도가 국내산과 수입산 간에 차이가 있기 때문으로 사료된다.

• 응용통계연구
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• 제35권6호
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• pp.703-724
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• 2022

다변량 경시적 자료 분석은 반복 측정된 자료에 존재하는 상관관계를 올바르게 추정하면서 자료를 분석해야 한다. 경시적 연구에서는 다변량 경시적 자료가 주로 생성되지만, 기존 통계적 모형은 대부분 단변량으로 분석되어 다변량 경시적 자료에 존재하는 복잡한 상관관계를 제대로 설명하지 못하게 된다. 따라서 본 논문에서는 복잡한 상관관계를 설명하기 위해 공분산 행렬을 모형화하는 다양한 방법에 대해 고찰한다. 그 중 수정된 콜레스키 분해, 수정된 콜레스키 블록분해와 초구분해를 살펴본다. 그리고 일반화 자기회귀모수 행렬이 가지는 희박성 문제를 해결하기 위해 베이지안 방법을 이용하여 청소년 패널 데이터를 분석한다. 청소년 패널 데이터는 다변량 경시적 자료이며, 반응 변수로는 학교 적응도, 학업 성취도, 휴대전화 의존도를 고려한다. 자기 상관 구조와 혁신 표준 편차 구조를 달리 가정하여 여러 모형을 비교한다. 가장 적합한 모형에 대해 학교 적응도와 학업 성취도에 대해 모든 설명 변수가 유의미하며, 휴대전화 의존도가 반응 변수일 때 사교육 시간을 제외한 모든 설명 변수가 유의미한 것으로 나타난다.

• 한국품질경영학회:학술대회논문집
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• 한국품질경영학회 1998년도 The 12th Asia Quality Management Symposium* Total Quality Management for Restoring Competitiveness
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• pp.316-321
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• 1998

In order to detect causal relationships between latent traits of sensual impressions for a color and physical characteristics constructing it, it is a common practice first to extract latent factors by a factor analysis method and secondly to clarify the causal relationships by a regression analysis method. This paper presents a multivariate statistical technique to detect the influence of the physical characteristics to the latent factors simultaneously which treats the physical characteristics as experimental factors in a $L_{27}$ factorial design and analysis the effects of the factors to the latent trait scores by an ANOVA.