• 제목/요약/키워드: OLS(Ordinary Least Square)

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NLS와 OLS의 하이브리드 방법에 의한 Bass 확산모형의 모수추정 (A Parameter Estimation of Bass Diffusion Model by the Hybrid of NLS and OLS)

  • 홍정식;김태구;구훈영
    • 대한산업공학회지
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    • 제37권1호
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    • pp.74-82
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    • 2011
  • The Bass model is a cornerstone in diffusion theory which is used for forecasting demand of durables or new services. Three well-known estimation methods for parameters of the Bass model are Ordinary Least Square (OLS), Maximum Likelihood Estimator (MLE), Nonlinear Least Square (NLS). In this paper, a hybrid method incorporating OLS and NLS is presented and it's performance is analyzed and compared with OLS and NLS by using simulation data and empirical data. The results show that NLS has the best performance in terms of accuracy and our hybrid method has the best performance in terms of stability. Specifically, hybrid method has better performance with less data. This result means much in practical aspect because the avaliable data is little when a diffusion model is used for forecasting demand of a new product.

장수의 환경생태학적 요인에 관한 지리가중회귀분석 (Geographically Weighted Regression on the Environmental-Ecological Factors of Human Longevity)

  • 최돈정;서용철
    • 대한공간정보학회지
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    • 제20권3호
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    • pp.57-63
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    • 2012
  • 정규최소자승법(OLS : Ordinary Least Square)은 장수인구의 지역적 분포와 적용된 환경변수들의 관계가 공간상에서 동일하다고 가정한다. 따라서 장수현상이나 그와 관련된 변수의 공간적 특성을 충분히 설명할 수 없다. 지리가중 회귀분석(GWR : Geographically Weighted Regression)모형은 지리적 가중 함수를 통해 인접지역들의 공간적 유사성을 대변할 수 있다. 또한 환경특성에 따른 장수인구분포의 공간적 변이를 국지적으로 설명할 수 있는 특징이 있다. 이러한 관점에서 본 논문은 기존의 연구에서 제시된 장수의 환경생태학적 요인들에 대해 보통 최소자승법과 GWR모델간의 비교분석을 수행하였다. 연구결과 GWR모형이 OLS모형보다 높은 모형 부합도를 가지고 특정 환경 변수가 가지는 효과에 대한 공간적 변동성을 설명할 수 있는 것으로 나타났다.

한방외래의료 이용의 사회경제적 결정요인 연구: 의료패널자료를 이용한 고정효과모형과 합동 Ordinary Least Square 모형의 비교 (Socioeconomic Determinants of Korean Medicine Ambulatory Services: Comparing Panel Fixed Effect Model with Pooled Ordinary Least Square)

  • 박민정;권순만
    • 보건행정학회지
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    • 제24권1호
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    • pp.47-55
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    • 2014
  • Background: Korea is considered to have an integrative health system where both western medicine and Korean (traditional) medicine are officially recognized and provided. Although Korean medicine has been covered by National Health Insurance over 20 years, equity in the utilization of Korean medical care has rarely been examined. Methods: We examined medical care utilization and expenditure of outpatient Korean medicine using panel fixed effects model to remove selection bias. Then we compared it with pooled ordinary least square (OLS) model. This study used Korea Health Panel data, which provides accurate information on out-of-pocket health care payment, including non-covered medical services. Results: Principal findings indicate that the frequency of the utilization of Korean medicine is related with unobservable individual choices different from western medicine, so the panel fixed effect model is appropriate. But pooled OLS model is better fitted for the expenditure of Korean medicine, after controlling for western medical care expenditure. After adjusting for the selection bias, socioeconomic status (income, education) was significantly associated with the expenditure of Korean medicine, but not with the frequency of the utilization of Korean medicine. Conclusion: This study shows that expenditure of Korean medicine utilization is inequitable across socioeconomic groups, which implies that health insurance coverage of Korean medicine is not sufficient.

Analysis of Indonesian Rubber Export Supply for 1995-2015

  • MULYANI, Mulyani;KUSNANDAR, Kusnandar;ANTRIYANDARTI, Ernoiz
    • The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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    • 제8권1호
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    • pp.93-102
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    • 2021
  • This study aims is to determine the factors that influence Indonesian rubber export supply based on the export destination countries. Indonesian rubber export supply is thought to be influenced by the variables like the volume of Indonesia rubber exports, the price of Indonesian natural rubber, the volume of domestic rubber production, the export volume of the previous period, the rupiah exchange rate against US$, the interest rate and real Gross Domestic Product (GDP). The data used is the annual time series from 1995-2015 based on export countries encompassing the United States, China, and Japan. Multiple linear regression with the Ordinary Least Square (OLS) method is applied to analyse the data. The results showed that the volume of Indonesian rubber exports to China is not influenced by domestic natural rubber prices and the Rupiah exchange rate against the Chinese Yuan. The volume of Indonesian rubber exports to Japan is influenced by the volume of domestic rubber production. The volume of Indonesian rubber exports to the three destination countries is influenced by the volume of domestic rubber production, interest rate, and real GDP.

중국 건강불평등 현상에 대한 고찰 (Investigation on the Health Inequality in China)

  • 미설;임재영
    • 국제지역연구
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    • 제20권2호
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    • pp.175-194
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    • 2016
  • 본 연구는 사회경제적 요인이 중국인의 건강상태에 미치는 영향을 통해 건강불평등 현상의 존재 여부를 고찰하는데 그 목적이 있다. 이를 위하여 중국인의 건강 상태와 사회경제적 특성과 관련된 다양한 정보를 포함하고 있는 자료원인 중국 건강 영양 자료(China Health and Nutrition Survey)의 2000년, 2004년, 2009년 자료를 병합하여 얻은 자료를 바탕으로 Ordinary Least Square model (OLS) 모델과 Ordered Logit 모델을 이용해서 실증분석을 수행하였다. 본 연구에서 얻은 실증분석 결과를 소개하면, 사회경제적 특성을 나타내는 변수들이 중국인의 건강 수준을 나타내는 변수들에 미치는 영향을 분석한 결과, 이들 변수가 중국인의 건강 수준에 미치는 영향이 통계적으로 유의했던바, 이를 토대로 2000년 이래로 중국의 건강불평등 현상이 존재함을 확인하였다.

결합예측 방법을 이용한 인터넷 트래픽 수요 예측 연구 (A Study on Internet Traffic Forecasting by Combined Forecasts)

  • 김삼용
    • 응용통계연구
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    • 제28권6호
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    • pp.1235-1243
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    • 2015
  • 최근 들어 ICT 분야의 발달에 따라 데이터 사용량의 급격한 증가로 인터넷 트래픽 사용량 예측은 중요성은 강조되고 있다. 이러한 예측치를 적절한 트래픽 관리와 제어를 위한 계획 수립에 도움을 준다. 본 논문은, 5분 단위의 인터넷 트래픽 자료를 이용하여 결합 예측 모형을 제안하고자 한다. 이에 대하여 시계열의 대표적인 3개 모형인 Seasonal ARIMA, Fractional ARIMA(FARIMA), Taylor의 수정된 Holt-Winters 모형을 적용하였다. 모형 간 결합 예측 방법으로 예측치 간의 SA(Simple Average) 결합 예측 방법과 OLS(Ordinary Least Square)를 이용한 결합방법, ERLS(Equality Restricted Least Squares)를 이용한 결합 예측 방법, Armstrong(2001)이 제안한 MSE 기반 결합 예측 방법을 사용한다. 이에 따른 결과로서 3시간에서의 예측은 Seasonal ARIMA가 선택된 반면, 6시간 이후 예측에서는 결합 예측 방법이 좋은 예측 성능을 보여준다.

의료비 결정요인 분석을 위한 계량적 모형 고안 (A Quantitative Model for the Projection of Health Expenditure)

  • 김한중;이영두;남정모
    • Journal of Preventive Medicine and Public Health
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    • 제24권1호
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    • pp.29-36
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    • 1991
  • A multiple regression analysis using ordinary least square (OLS) is frequently used for the projection of health expenditure as well as for the identification of factors affecting health care costs. Data for the analysis often have mixed characteristics of time series and cross section. Parameters as a result of OLS estimation, in this case, are no longer the best linear unbiased estimators (BLUE) because the data do not satisfy basic assumptions of regression analysis. The study theoretically examined statistical problems induced when OLS estimation was applied with the time series cross section data. Then both the OLS regression and time series cross section regression (TSCS regression) were applied to the same empirical da. Finally, the difference in parameters between the two estimations were explained through residual analysis.

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Asymptotic Properties of Least Square Estimator of Disturbance Variance in the Linear Regression Model with MA(q)-Disturbances

  • Jong Hyup Lee;Seuck Heum Song
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제4권1호
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    • pp.111-117
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    • 1997
  • The ordinary least squares estimator $S^2$ for the variance of the disturbances is considered in the linear regression model with sutocorrelated disturbances. It is proved that the OLS-estimator of disturbance variance is asymptotically unbiased and weakly consistent, when the distrubances are generated by an MA(q) process. In particular, the asymptotic unbiasedness and consistency of $S^2$ is satisfied without any restriction on the regressor matrix.

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OLS 및 변수선택법에 의한 다중선형회귀모형 매개변수 산정 (Parameter Estimation for Multiple Linear Regession Model by OLS and Stepwise)

  • 김경탁;김주훈;박정술
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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    • pp.1161-1165
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    • 2006
  • 본 연구는 OLS 및 변수선택법에 의해 통계학적 모형의 매개변수를 산정하여 모형의 적용성을 입증하고 하천 주요지점에 대한 홍수위 예측을 통해 홍수예보 및 예측 업무에 기여코자하는데 연구목적이 있다. 다중선형회귀모형을 구성하기 위한 독립변수는 예보지점의 수위/유출량 자료와 상류지점의 수위/유출량 자료, 그리고 유역의 선행 평균강우량 등의 자료를 독립변수로 하여 통계학적 홍수예측을 위한 다중선형 회귀모형을 각각 구성하여 적합성 여부를 판단하였다. 매개변수 산정은 OLS(Ordinary least square root method)와 변수선택(Stepwise)방법에 의해 산정하였으며, 중랑천 유역의 2002년부터 2005년까지의 수문사상 16개를 선정하여 모형에 적용한 결과 두 매개변수 산정방법 모두 30분에서 90분 예측은 상대적으로 정확한 결과를 나타내었으며, OLS 및 변수선택법에 의한 매개변수 산정결과 변수선택법에 의한 방법이 OLS 방법보다는 상관성이나 효율지수면에서 조금 더 정확한 값을 나타내고 있으나 독립변수의 일관성을 감안한다면 변수선택법보다는 OLS방법에 의한 매개변수 산정이 타당할 것으로 사료된다. 기존의 홍수예보 업무에 활용되고 있는 수문학적 홍수예측 모형인 저류함수법의 여러 매개변수 조정에 의한 홍수위 예측 방법보다는 비교적 간단한 통계적 방법에 의한 홍수위 예측 방법으로 홍수예보의 선행시간 확보가 필수적인 중랑천과 같이 유역면적이 작은 중소하천에서의 홍수예보 업무에 효과적으로 이용 가능할 것으로 사료된다.

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