• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제59권1호
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• pp.47-62
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• 2020

본 연구에서는 이산확률분포 파악에 필요한 지식을 표본공간의 각 원소에 정의된 확률, 이산확률변수의 정의, 이산확률변수에 정의되는 확률, 그리고 이들 사이의 관계에 대한 지식으로 정의하고, 예비수학교사가 해당 지식을 어느 정도 이해하고 있는지에 대하여 살펴보았다. 이를 위해 검사 도구를 개발하고 사범대학생 47명을 대상으로 조사하였다.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제19권2호
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• pp.122-127
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• 1990

Consider the following problem in the large deviation theory. For constants $a_1, \cdots, a_p$ the tail probability $P(M_1 > a_1, \cdots, M_p > a_p)$ of the sample medians $(M_1, \cdots, M_p)$ is supposed to converge to zero as sample size increases. This paper shows that this probability converges to zero exponentially fast and estimates the convergence rates of the above tail probability of the sample medians. Also compare with the rates about the sample means.

• 한국경영과학회지
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• 제31권1호
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• pp.15-24
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• 2006

In simulation input modeling, it is important to identify a probability distribution to represent the input process of interest. In this paper, an appropriate sample size is determined for parameter estimation associated with some typical probability distributions frequently encountered in simulation input modeling. For this purpose, a statistical measure is proposed to evaluate the effect of sample size on the precision as well as the accuracy related to the parameter estimation, square rooted mean square error to parameter ratio. Based on this evaluation measure, this sample size effect can be not only analyzed dimensionlessly against parameter's unit but also scaled regardless of parameter's magnitude. In the Monte Carlo simulation experiments, three continuous and one discrete probability distributions are investigated such as ; 1) exponential ; 2) gamma ; 3) normal ; and 4) poisson. The parameter's magnitudes tested are designed in order to represent distinct skewness respectively. Results show that ; 1) the evaluation measure drastically improves until the sample size approaches around 200 ; 2) up to the sample size about 400, the improvement continues but becomes ineffective ; and 3) plots of the evaluation measure have a similar plateau pattern beyond the sample size of 400. A case study with real datasets presents for verifying the experimental results.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제15권3호
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• pp.523-529
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• 2004

In Korea, mathematics education has been changed according to the 7th national mathematics curriculum renovated by the Ministry of Education and Human Resources Development announcement in 1997. The education of probability and Statistics has been carried out as a part of this curriculum. We analyze and compare 3 kinds of mathematics textbooks for 10-12 grade students. Descriptions of random variable, sample variance and sample standard deviation, distribution of sample mean, and etc. which are on some textbooks, are misleaded in school education. We suggest the unbiased estimator of sample variance in textbooks and distributions of sample means with normal population assumption.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제14권1호
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• pp.69-79
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• 2011

본 연구의 목적은 확률을 학습하지 않은 3, 4, 5학년 학생들의 확률 개념에 대한 이해 수준을 살펴보고, 확률 학습에 대한 가능성을 탐색하는 것이다. 이를 위해 3, 4, 5학년 학생을 대상으로 지필검사를 통한 조사 연구를 실시하였고, 선행연구를 토대로 한 확률 이해 분석의 틀을 분석기준으로 삼았다. 본 연구의 결과 학생들의 확률 개념 평균 이해 수준은 표본공간에서 가장 높게 나타났고 사건의 확률, 공평성, 확률 비교 순이었으며, 특히 표본공간에 대해 가장 높은 수준을 나타냈고 이러한 결과는 3, 4, 5학년의 공통적인 현상이었다. 반면 학생들의 독립성에 대한 이해 수준은 낮은 편이었고 학년 간에 유의한 수준 차이가 없었으며, 조건부 확률에 대한 이해는 가장 낮았다.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제13권2호
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• pp.87-106
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• 1984

It ${X_t}$ is a sequence of independent identically distributed normal random variables, then the conditional probability density of $X_1, X_2, \cdots, X_n$ given the first p+1 sample autocovariances converges to the maximum entropy probability density satisfying the corresponding covariance constraints as the length of the sample sequence tends to infinity. This establishes that the maximum entropy probability density and the associated Gaussian autoregressive process arise naturally as the answers of conditional limit problems.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권5호
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• pp.1317-1325
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• 2016

본 연구에서는 한국고용정보원에서 실시한 "2013 고졸자 취업진로조사" 자료를 활용하여 특성화고 졸업자의 임금결정요인을 분석하였다. 일반적으로 임금은 개인의 취업여부와 임금의 크기에 대한 두 가지의 복합적인 정보를 담고 있다. 그러나 임금 결정요인분석의 많은 선행연구에서는 후자의 정보만을 대상으로 최소제곱법에 기초한 선형 회귀분석을 수행함으로써 표본선택에 의한 편의 (sample selection bias) 문제가 발생하게 된다. 본 연구에서는 임금결정요인분석에서 표본선택에 의한 편의 문제를 극복하기 위해 Tobit 모형과 Heckman의 표본선택 모형을 분석에 활용하였다. 주요 분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 먼저 Tobit 모형과 Heckman의 표본선택 모형에 대한 타당성은 통계적으로 유의함을 알 수 있었다. 성별은 취업확률과 임금의 크기에서 모두 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 마이스터고 졸업생은 취업확률과 임금의 크기 모두 기타고 졸업생에 비해서 높은 것을 알 수 있었으며, 부모소득이 높을수록 취업확률과 임금의 크기가 모두 통계적으로 유의하게 증가하였다. 부모학력이 고졸이하에 비해서 대졸이상이 취업확률은 통계적으로 유의하게 낮지만, 임금의 크기는 높게 나타났다. 고교성적은 높을수록, 고교 만족도가 높을수록, 그리고 자격증 수가 많을수록 취업확률과 임금의 크기 모두 통계적으로 유의하게 높은 것을 알 수 있다.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제24권2호
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• pp.563-568
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• 1995

It is well-known that the sample mean and the sample variance are jointly sufficient under normality assumption. In this paper a proof of the joint sufficiency is given without using the factorization criterion. It is related to a finite Sanov-type conditional theorem, i.e., the conditional probability density of $Y_1$ given sample mean $\mu$ and sample variance $\sigma^2$, where $Y_1, Y_2, \cdots, Y_n$ are independently and identically distributed (i.i.d.) normal random variables with mean m and variance $\delta^2$, equals that of $Y_1$ given sample mean $\mu$ and sample variance $\sigma^2$, where $Y_1, Y_2, \cdots, Y_n$ are i.i.d. normal random variables with mean $\mu$ and variance $\sigma^2$.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권10C호
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• pp.1027-1035
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• 2005

이 논문에서는, 약한 신호를 검파하는 데에 알맞도록 1부에서 얻은 순차 검파 방식의 성능을 고정 표본 검파방식, 순차 확률비 검파 방식, 끝을 자른 순차 확률비 검파 방식의 성능과 견주어 본다. 제안한 순차 검파 방식은 순차 확률비 검파 방식과 견주어 볼 때, 얼개가 같거나 덜 복잡하고 신호를 더 빠르게 검파할 때가 많다. 아울러, 제안한 순차 검파 방식은 고정 표본 검파 방식과 끝을 자른 순차 확률비 검파 방식과 견주어 얼개가 덜 복잡하거나 같고 필요한 관측수가 늘 적다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제29권2호
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• pp.263-275
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• 2022

Use of appropriate technique for non-response occurring in sample survey improves the accuracy of the estimation. Many studies have been conducted for handling non-ignorable non-response and commonly the response probability is estimated using the propensity score method. Recently, post-stratification method to obtain the response probability proposed by Chung and Shin (2017) reduces the effect of bias and gives a good performance in terms of the MSE. In this study, we propose a new response probability estimation method by combining the propensity score adjustment method using the logistic regression model with post-stratification method used in Chung and Shin (2017). The superiority of the proposed method is confirmed through simulation.