• 품질경영학회지
• /
• 제26권4호
• /
• pp.250-264
• /
• 1998

The purpose of the thesis is to develop simulation program for forecasting of optical connector. So we can achieve the time and the money saving for making the optical connector. Optical performance (insertion loss) of optical connector mainly relies on 3 misalignment factors-ferrule factor due to mis-manufacture from design, auto-centering effect that is fiber behavior phenomena between hole and fiber, fiber misalignment factor. Simulation use experimental data with auto-centering effect and fiber factor and use pseudo data with ferrule through random number generation because it is developing stage. In this study we a, pp.y kernel density estimation method with experimental data in order to know whether it belong to or not specific parametric distribution family. And we simulate to forecast insertion loss of optical multifiber connector under specific design model using nonparametric bootstrap resampling data and parametric pseudo samples from uniform distribution. We obtain the tolerance specifications of misalignment factors satisfying not exceed in maximum 1.0dB and choose optimal hole diameter.

• 응용통계연구
• /
• 제22권5호
• /
• pp.971-979
• /
• 2009

이 논문에서는 GARCH 모형에서 변환-역변환 방법을 통해 예측값을 추정할 때 발생하는 편향을 줄이기 위한 방법을 소개한다. 모수적 붓스트랩을 활용하여 본래 척도에서의 최소평균제곱오차 예측값인 조건부 기대값을 계산한다. KOSPI와 KOSDAQ 수익률 분석을 통해 제안한 방법이 편향을 줄여주는 것을 확인하였다.

• 응용통계연구
• /
• 제22권3호
• /
• pp.607-616
• /
• 2009

In many epidemiological studies, the occurrence times of the event of interest are right-censored or interval censored. In certain situations such as the AIDS data, however, the incubation period which is the time between HIV infection and the diagnosis of AIDS is usually doubly censored. In this paper, we impute the interval censored HIV infection time using three imputation methods. Mid imputation, conditional mean imputation and approximate Bayesian bootstrap are implemented to obtain right censored data, and then Gibbs sampler is used to estimate the coefficient factor of the incubation period. By using Bayesian approach, flexible modeling and the use of prior information is available. We applied both parametric and semi-parametric methods for estimating the effect of the covariate and compared the imputation results incorporating prior information for the covariate effects.

• 응용통계연구
• /
• 제15권2호
• /
• pp.355-366
• /
• 2002

범주형 자료의 구조파악에 주로 이용되는 로짓모형에서 비모수적 방법을 이용한 모수의 신뢰구간추정과 가설검정 등의 통계적 추론에 대하여 살펴보았다. 모수에 대한 통계적 추론에서 정규분포에 근거한 모수적 방법(Wald 방법)보다는 붓스트랩 방법이나 임의순열을 활용한 비모수적 방법이 많이 활용되고 있다. 본 연구에서는 로짓모형의 모수에 대한 비모수적 추론방법으로 붓스트랩(bootstrap)과 임의순열(random permutation)의 두 방법을 고려하고 모의실험을 통하여 가설검정의 검정력과 신뢰구간추정의 포함확률을 비교하였고 사례분석을 다루었다.

• 품질경영학회지
• /
• 제30권4호
• /
• pp.106-119
• /
• 2002

The fatigue curve with estimated parameters represents the estimate of the median or mean life at a given applied stress But, in order to assist a designer in making decisions regarding the fatigue failure mode, it is common practice to construct a design curve on the lower or safe side of data. In this study, to overcome the limitations(i.e., no runout, equal variance, and quality of the approximation, etc) of Shen, Wirsching, and Cashman's method which suggested the approximate design curve for nonlinear models using tolerance interval constructed by Owen's method, an algorithm to find design curves under the fatigue model using a parametric bootstrap method, is proposed and illustrated with multiple fatigue data sets.

• 한국산림과학회지
• /
• 제100권3호
• /
• pp.392-396
• /
• 2011

본 연구의 목적은 부트스트랩 시뮬레이션(Bootstrap simulation)을 이용하여 소나무의 목재기본밀도를 평가하고자 하였다. 소나무의 목재기본밀도는 생태형에 따라 강원지방소나무와 중부지방소나무의 자료로 구분하여 분석하였다. 비모수통계 방법의 하나인 부트스트랩 시뮬레이션 기법을 이용하여 추정된 목재기본밀도는 강원지방소나무에서 0.418($g/cm^3$), 중부지방소나무에서 0.464($g/cm^3$)으로 나타났다. 부트스트랩 시뮬레이션에서 100, 500, 1,000, 5,000번 반복 시행한 결과에 의하면, 모수 추정치의 95%신뢰구간은 일정한 수치로 나타난 반면에, 표본오차는 감소하는 경향으로 나타났다. 본 연구 결과로 제시된 목재기본밀도 추정치는 기존의 계수에 대한 단점을 보완하고, 신뢰성 높은 목재기본밀도 추정치로 적용이 가능할 것으로 사료된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제24권4호
• /
• pp.825-833
• /
• 2013

온실가스 인벤토리 불확도 산정을 위해서는 인벤토리의 신뢰구간 추정이 필수적이다. 일반적으로 모수에 대한 신뢰구간 추정시에는 모집단이 정규분포를 따른다고 가정한다. 그러나 자료의 구조가 복잡해짐에 따라 정규분포가 아닌 비대칭형 자료, 즉 양의 왜도를 갖는 자료의 경우 기존의 정규분포를 가정한 신뢰구간 추정 방식은 적합하지 않다. 본 연구에서는 비대칭형 분포인 지수분포의 신뢰구간추정 방법으로 모수적인 방법과 비모수적인 방법에 대해 각각 비교분석하였다. 모의실험을 통한 신뢰구간 추정 결과를 바탕으로 범위확률, 신뢰구간 길이, 상대적 편의를 비교한 결과 모수적 방법 중에서 예상했던 대로 정확한 방법인 카이제곱방법이 신뢰계수와 유사한 범위확률을 보이고 상대적 편의도 작아 모수적 방법 중에서 신뢰구간 추정에 가장 적합한 것으로 나타났다. 마찬가지로 비모수적 방법 중에서는 표준화된 t-붓스트랩 방법이 가장 적합한 것으로 나타났다.

• 대한임상약리학회:학술대회논문집
• /
• 대한임상약리학회 2007년도 추계학술대회
• /
• pp.81-81
• /
• 2007

See Full Text

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제1권1호
• /
• pp.10-19
• /
• 1994

We study the change-point problem in the context of system reliability models. The maximum likelihood estimators are obtained based on the Jelinski and Moranda model. To find the approximate distribution of the change-point estimator, we suggest of parametric bootstrap method in which the estimators are substituted in the assumed model. Through an example we illustrate the proposed method.

• 응용통계연구
• /
• 제23권6호
• /
• pp.1057-1065
• /
• 2010

In this paper we discuss some cautionary notes in using the Pearson chi-squared test statistic for the goodness-of-fit of the ordinal response model. If a model includes continuous type explanatory variables, the resulting table from the t of a model is not a regular one in the sense that the cell boundaries are not fixed but randomly determined by some other criteria. The chi-squared statistic from this kind of table does not have a limiting chi-square distribution in general and we need to be very cautious of the use of a chi-squared type goodness-of-t test. We also study the limiting distribution of the chi-squared type statistic for testing the goodness-of-t of cumulative logit models with ordinal responses. The regularity conditions necessary to the limiting distribution will be reformulated in the framework of the cumulative logit model by modifying those of Moore and Spruill (1975). Due to the complex limiting distribution, a parametric bootstrap testing procedure is a good alternative and we explained the suggested method through a practical example of an ordinal response dataset.