• 제목/요약/키워드: Pseudo-likelihood estimation

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확산모형에 대한 누율생성함수의 근사와 가우도 추정법 (An Approximation of the Cumulant Generating Functions of Diffusion Models and the Pseudo-likelihood Estimation Method)

  • 이윤동;이은경
    • 한국경영과학회지
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    • 제38권1호
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    • pp.201-216
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    • 2013
  • Diffusion is a basic mathematical tool for modern financial engineering. The theory of the estimation methods for diffusion models is an important topic of the financial engineering. Many researches have been tried to apply the likelihood estimation method for estimating diffusion models. However, the likelihood estimation method for diffusion is complicated and needs much amount of computing. In this paper we develop the estimation methods which are simple enough to be compared to the Euler approximation method, and efficient enough statistically to be compared to the likelihood estimation method. We devise pseudo-likelihood and propose the maximum pseudo-likelihood estimation methods. The pseudo-likelihoods are obtained by approximating the transition density with normal distributions. The means and the variances of the distributions are obtained from the delta expansion suggested by Lee, Song and Lee (2012). We compare the newly suggested estimators with other existing estimators by simulation study. From the simulation study we find the maximum pseudo-likelihood estimator has very similar properties with the maximum likelihood estimator. Also the maximum pseudo-likelihood estimator is easy to apply to general diffusion models, and can be obtained by simple numerical steps.

유사-가능도 최대화를 통한 가우시안 프로세스 기반 음원분리 (Gaussian Processes for Source Separation: Pseudo-likelihood Maximization)

  • 박선호;최승진
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제35권7호
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    • pp.417-423
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    • 2008
  • 본 논문에서는 각 음원이 시간적 구조를 가졌을 경우 음원들을 분리해내는 확률적 음원분리 방법을 제안한다. 이를 위해 각 음원의 시간적 구조를 가우시안 프로세스(Gaussian process)로 모델링하고 기존의 음원분리 문제를 유사-가능도 최대화 문제(pseudo-likelihood maximization)로 공식화한다. 본 알고리즘을 통해 얻어진 데이타의 유사-가능도는 정규 분포이며 이는 가우시안 프로세스 회귀방법(Gaussian process regression)을 통해 쉽게 계산이 가능하다. 음원분리의 역혼합 행렬은 경도(gradient) 기반최적화 기법을 통해 데이타의 유사-가능도를 최대화하는 해를 찾음으로써 구해진다. 여러 실험을 통하여 제안 알고리듬이 몇 가지 특정 상황에서 기존의 분리 알고리듬들에 비해 우수한 성능을 보임을 확인 할 수 있다.

MPE-LPC음성합성에서 Maximum- Likelihood Estimation에 의한 Multi-Pulse의 크기와 위치 추정 (Multi-Pulse Amplitude and Location Estimation by Maximum-Likelihood Estimation in MPE-LPC Speech Synthesis)

  • 이기용;최홍섭;안수길
    • 대한전자공학회논문지
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    • 제26권9호
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    • pp.1436-1443
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    • 1989
  • In this paper, we propose a maximum-likelihood estimation(MLE) method to obtain the location and the amplitude of the pulses in MPE( multi-pulse excitation)-LPC speech synthesis using multi-pulses as excitation source. This MLE method computes the value maximizing the likelihood function with respect to unknown parameters(amplitude and position of the pulses) for the observed data sequence. Thus in the case of overlapped pulses, the method is equivalent to Ozawa's crosscorrelation method, resulting in equal amount of computation and sound quality with the cross-correlation method. We show by computer simulation: the multi-pulses obtained by MLE method are(1) pseudo-periodic in pitch in the case of voicde sound, (2) the pulses are random for unvoiced sound, (3) the pulses change from random to periodic in the interval where the original speech signal changes from unvoiced to voiced. Short time power specta of original speech and syunthesized speech obtained by using multi-pulses as excitation source are quite similar to each other at the formants.

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의사우도추정법에 의한 분산함수를 고려한 수위-유량 관계 곡선 산정법 개선 (Improvement of Rating Curve Fitting Considering Variance Function with Pseudo-likelihood Estimation)

  • 이우석;김상욱;정은성;이길성
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제41권8호
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    • pp.807-823
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    • 2008
  • 수위-유량 관계 곡선을 나타내는 곡선식에 포함되어 있는 매개변수의 추정을 위해 많이 사용되는 로그선형 회귀분석은 잔차의 비등분산성(heteroscedasticity)을 고려하지 못하므로 본 연구에서는 의사우도추정법(pseudolikelihood estimation, P-LE)에 의해 분산함수를 추정하고 이와 함께 회귀계수를 추정할 수 있는 방법을 제시하였다. 이 과정에서 제시된 회귀잔차를 최소화하기 위하여 SA(simulated annealing)이라는 전역 최적화 알고리즘을 적용하였다. 또한 수위-유량 관계 곡선은 단면 등의 영향으로 인해 구간에 따라 각각 다르게 구축되어져야 하므로 이를 보다 객관적으로 판단하고 분리 위치를 추정하기 위하여 Heaviside 함수를 의사우도함수에 포함시켜 결과를 추정하도록 하였으며, 2개의 구간을 가지는 유량자료를 이용하여 제시된 방법의 합리성을 통계적으로 실험하였다. 이와 같이 통계적 실험을 통해 제시된 방법들이 기존 방법과 비교하여 가질 수 있는 장점을 파악하였으며, 제시된 방법들을 금강유역 5개 지점에서 대해 수행하여 효율성을 검증하였다.

로지스틱 임의선형 혼합모형의 최대우도 추정법 (Maximum likelihood estimation of Logistic random effects model)

  • 김민아;경민정
    • 응용통계연구
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    • 제30권6호
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    • pp.957-981
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    • 2017
  • 관측되지 않는 효과 또는 고정효과로 설명할 수 없는 분산 구조가 포함되어 정확한 모수 추정이 어려운 경우 체계적인 분석을 위해 일반화 선형 모형은 임의효과가 포함된 일반화 선형 혼합 모형으로 확장되었다. 본 연구에서는 일반화 선형 모형 중에서도 이분적인 반응변수를 다루는 로지스틱 회귀모형에 임의효과를 포함한 최대 우도 추정 방법을 설명한다. 그중에서도 라플라스 근사법, 가우스-에르미트 구적법, 적응 가우스-에르미트 구적법 그리고 유사가능도 우도에 대한 최대우도 추정법을 자세히 알아본다. 또한 제안한 방법을 사용하여 한국 복지 패널 데이터에서 정신건강과 생활만족도가 자원봉사활동에 미치는 영향에 대해 분석한다.

Revisiting a Gravity Model of Immigration: A Panel Data Analysis of Economic Determinants

  • Kim, Kyunghun
    • East Asian Economic Review
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    • 제26권2호
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    • pp.143-169
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    • 2022
  • This study investigates the effect of economic factors on immigration using the gravity model of immigration. Cross-sectional regression and panel data analyses are conducted from 2000 to 2019 using the OECD International Migration Database, which consists of 36 destination countries and 201 countries of origin. The Poisson pseudo-maximum-likelihood method, which can effectively correct potential biased estimates caused by zeros in the immigration data, is used for estimation. The results indicate that the economic factors strengthened after the global financial crisis. Additionally, this effect varies depending on the type of immigration (the income level of origin country). The gravity model applied to immigration performs reasonably well, but it is necessary to consider the country-specific and time-varying characteristics.

Construction of bivariate asymmetric copulas

  • Mukherjee, Saikat;Lee, Youngsaeng;Kim, Jong-Min;Jang, Jun;Park, Jeong-Soo
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제25권2호
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    • pp.217-234
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    • 2018
  • Copulas are a tool for constructing multivariate distributions and formalizing the dependence structure between random variables. From copula literature review, there are a few asymmetric copulas available so far while data collected from the real world often exhibit asymmetric nature. This necessitates developing asymmetric copulas. In this study, we discuss a method to construct a new class of bivariate asymmetric copulas based on products of symmetric (sometimes asymmetric) copulas with powered arguments in order to determine if the proposed construction can offer an added value for modeling asymmetric bivariate data. With these newly constructed copulas, we investigate dependence properties and measure of association between random variables. In addition, the test of symmetry of data and the estimation of hyper-parameters by the maximum likelihood method are discussed. With two real example such as car rental data and economic indicators data, we perform the goodness-of-fit test of our proposed asymmetric copulas. For these data, some of the proposed models turned out to be successful whereas the existing copulas were mostly unsuccessful. The method of presented here can be useful in fields such as finance, climate and social science.

의사우도추정법에 의한 분산함수를 고려한 수위-유량 관계 곡선 산정법 개선 (Improvement of Rating Curve Fitting Considering Variance Function with Pseudo-likelihood Estimation)

  • 이우석;김상욱;정은성;이길성
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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    • pp.1770-1773
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    • 2008
  • 수위-유량 관계 곡선식에 포함되어져 있는 매개변수를 추정하기 위해 많이 사용되는 로그선형 회귀분석은 잔차의 비등분산성(heterocesdascity)을 고려하지 못하므로 본 연구에서는 의사우도추정법(Pseudo-likelihood Estimation, P-LE)에 의해 분산함수를 추정하고 이와 함께 회귀계수를 추정할 수 있는 방법을 제시하였다. 이 과정에서 제시된 회귀잔차를 최소화하기 위하여 SA(simulated annealing)이라는 전역 최적화 알고리즘을 적용하였다. 또한 수위-유량 관계 곡선식은 단면 등의 영향으로 인해 구간에 따라 각각 다르게 구축되어져야 하므로 이를 보다 객관적으로 판단하고 분리 위치를 정확히 추정하기 위하여 Heaviside 함수를 의사우도함수에 포함시켜 결과를 추정하도록 하였으며, 2개의 구간을 가지는 유량자료를 이용하여 제시된 방법의 합리성을 통계적으로 실험하였다. 이와 같이 통계적 실험을 통해 제시된 방법들이 기존 방법과 비교하여 가질 수 있는 장점을 파악하였으며, 제시된 방법들을 금강유역 5개 지점에서 대해 수행하여 효율성을 검증하였다.

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유사가능도 기반의 네트워크 추정 모형에 대한 GPU 병렬화 BCDR 알고리즘 (BCDR algorithm for network estimation based on pseudo-likelihood with parallelization using GPU)

  • 김병수;유동현
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제27권2호
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    • pp.381-394
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    • 2016
  • 그래피컬 모형은 변수들 사이의 조건부 종속성을 노드와 연결선을 통하여 그래프로 나타낸다. 변수들 사이의 복잡한 연관성을 표현하기 위하여 그래피컬 모형은 물리학, 경제학, 생물학을 포함하여 다양한 분야에 적용되고 있다. 조건부 종속성은 공분산 행렬의 역행렬의 비대각 성분이 0인 것과 대응하는 두 변수의 조건부 독립이 동치임에 기반하여 공분산 행렬의 역행렬로부터 추정될 수 있다. 본 논문은 공분산 행렬의 역행렬을 희박하게 추정하는 유사가능도 기반의 CONCORD (convex correlation selection method) 방법에 대하여 기존의 BCD (block coordinate descent) 알고리즘을 랜덤 치환을 활용한 갱신 규칙과 그래픽 처리 장치 (graphics processing unit)의 병렬 연산을 활용하여 고차원 자료에 대하여 보다 효율적인 BCDR (block coordinate descent with random permutation) 알고리즘을 제안하였다. 두 종류의 네트워크 구조를 고려한 모의실험에서 제안하는 알고리즘의 효율성을 수렴까지의 계산 시간을 비교하여 확인하였다.

Taylor's Power Law and Quasilikelihood

  • Park, Heung-Sun;Cho, Ki-Jong
    • 한국통계학회:학술대회논문집
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    • 한국통계학회 2003년도 추계 학술발표회 논문집
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    • pp.253-256
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    • 2003
  • In ecological studies, animal science, or entomology, the variance of count is considered to have the power of the mean relationship with the mean count as Taylor (1961) presented his famous 'Taylor's Power Law'. In this talk, we are going to review the development of TPL and its extension toward pest management sampling scheme. Different estimation methods are compared. Quasilikelihood approach is suggested to incorporate covariate information. Possible extensions will be discussed.

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