• 부동산연구
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• 제28권1호
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• pp.79-90
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• 2018

본 연구는 주택지의 가격결정모형을 추정하여 신도시 주거용 토지의 가격 결정요인 알아보고자 하였다. 이를 위해서 경상남도 김해시 장유신도시 지역에서 택지개발사업으로 조성된 주택지 1,000여 필지의 실거래 가격자료를 대상으로 헤도닉 특성이 주택지 가격에 미치는 영향을 GLS 분석방법과 분위수 회귀분석방법을 이용하여 분석하였다. 본 연구는 주택지 가격과 그 오차가 정규분포를 가질 때 조건부 평균을 추정하는 GLS 추정결과와 비교하기 위해 주택지 가격이 대칭적이지 않고 정규분포를 가지지 아니할 때 조건부 분위수별 추정을 위해 분위수 회귀분석 모형을 사용하였다. 그 결과 가격 분위수별로 해당 특성이 미치는 영향의 차이를 확인할 수 있었다. 경과 연수변수는 음의 영향을 보였지만 일정기간을 경과하면 다시 양의 영향을 보이는 것으로 나타났으며, 그 반전기간은 고가주택지 분위수에서 좀 더 높은 값을 보였다. 신도시 주택지 중에서 점포 겸용택지의 긍정적인 영향이 가장 크게 나타났으며, 주택지의 수요자는 도로에 한면만 접한 토지보다 두면이상 접한 각지의 토지, 부정형토지보다는 사각형의 토지를 선호하는 것으로 나타났다. 각지는 주택지의 일조권 개선에 긍정적이며, 인접대지 경계로부터의 이격거리로 인한 건축면적의 감소가 적기 때문에 이 같은 결과를 보인 것으로 판단된다. 점포겸용택지 변수는 저가 주택용 토지에서 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 저가의 주거용 토지가 대부분 임대형 주택 건부지로 사용되는 경향이 많아 자가 거주용 주택 건부지와 다른 특성을 가지기 때문으로 보인다. 주거용 토지가격은 가격 수준에 따라 다른 특성을 지니며, 담보가지의 평가와 부동산 정책의 입안에 있어서 이를 고려하여야 할 것으로 보인다.

• Water Engineering Research
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• 제1권1호
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• pp.11-23
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• 2000

Regional flood frequency analysis has been developed by employing the nearby site's information to improve a precision in estimating flood quantiles at the site of interest. In this paper, single site and regional flood frequency analyses were compared based of the 2-parameter Weibull model. For regional analysis, two approaches were employed. The First one is to use the asymptotic variances of the quantile estimators derived based of the assumption that all sites including the site of interest are independent each other. This approach may give the maximum regional gain due to the spatial independence assumption among sites. The second one in Hosking's regional L-moment algorithm. These methods were applied to annual flood data. As the results, both methods generally showed the regional gain at the site of interest depending on grouping the sites as homogeneous. And asymptotic formula generally shows smaller variance than those from Hosking's algorithm. If the shape parameter of the site of interest from single site analysis is quite different from that from regional analysis then Hosking's results might be better than the asymptotic ones because the formula was derived based on the assumption that all sites have the same regional shape parameter. Furthermore, in such a case, regional analysis might be worse than single site analysis in the sense of precision of flood quantile estimation. Even though the selected sites may satisfy Hosking's criteria, regional analysis may not give a regional gain for specific and nonexceedance probabilities.

• 경영과정보연구
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• 제37권1호
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• pp.155-175
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• 2018

우리나라 아파트 가격 결정 요인에 대한 선행연구 중 공간적 의존성을 반영한 연구가 많이 있으나 공간시차변수의 내생성 문제를 고려한 연구는 거의 없는 실정이다. 이에 따라 본 연구는 공간시차변수를 포함한 2단계 분위수 회귀분석으로 부산의 아파트 가격 결정 요인을 분석하였다. 실증분석 결과, 공간시차변수의 회귀계수는 0.5 이상으로 1% 수준에서 통계적으로 유의적이어서, 인근아파트 가격이 다른 아파트 가격에 미치는 영향이 매우 큰 것이 확인되었다. 그리고 아파트 구입자는 면적이 넓고, 총층수와 거주층수가 높으며, 거실의 방향이 남향이고 바다가 보이는, 지하철역, 고등학교 및 해안에 인접한 아파트를 선호하는 것으로 나타났다. 예상과는 다르게, 산조망은 빌딩조망 보다 덜 선호하는 것으로 나타났는데, 이것은 산조망 아파트는 거실이 북향으로 저가 아파트 지역에 주로 위치하고 있기 때문인 것으로 추정된다. 또한 분위수 회귀분석이 OLS 추정보다도 아파트가격에 대한 주택특성의 효과를 더 잘 설명하였다. 예컨대 아파트 거실이 남향인 것은 저가 아파트에 비하여 고가 아파트에서 아파트 가격에 2배 정도 더 큰 정의 영향을 미치고, 해안에 인접한 아파트에 대한 가격효과도 고가 아파트가 저가 아파트에 비하여 10배 정도 큰 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 응용통계연구
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• 제30권5호
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• pp.733-745
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• 2017

국소복합분위수 회귀모형을 활용한 비모수적 함수 추정방법이 높은 효율성과 더불어 활발히 연구되고 있다. 이러한 추정과정에 커널을 사용한 자료 평활방법이 대표적으로 사용되고 있으며, 그 성능은 커널보다는 평활계수의 선택 크게 의존한다. 한편, 회귀함수 추정방법의 성능을 평가하는 기준으로는 통상적으로 $L_2$-노름이 사용되어 평균제곱오차 또는 평균적분제곱오차를 최소화하는 평활계수의 선택에 대한 많은 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 국소선형 복합 분위수 회귀방법을 활용한 비모수 회귀모형 추정량의 성능을 결정하는 평활계수 선택의 최적성에 관해 연구하였다. 특히, 여러 장점을 가졌으나 수리적 어려움으로 연구가 미흡한 평균절대오차 및 평균적분절대오차를 최적의 기준으로 삼아 최적의 평활계수를 구하고 그 유일성에 관해 연구하였다. 나아가 기존의 평가기준인 평균제곱오차 및 평균적분제곱오차를 사용한 선택과의 관계를 파악하고 그 성능을 비교하였다. 이러한 과정에서 다양한 상황에서의 모의실험을 통해 제안한 방법의 특성을 규명하였다.

• 한국생물정보학회:학술대회논문집
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• 한국생물정보시스템생물학회 2005년도 BIOINFO 2005
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• pp.51-56
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• 2005

There are many sources of systematic variations in cDNA microarray experiments which affect the measured gene expression levels like differences in labeling efficiency between the two fluorescent dyes. Print-tip lowess normalization is used in situations where dye biases can depend on spot overall intensity and/or spatial location within the array. However, print-tip lowess normalization performs poorly in situation where error variability for each gene is heterogeneous over intensity ranges. We proposed the new print-tip normalization methods based on support vector machine regression(SVMR) and support vector machine quantile regression(SVMQR). SVMQR was derived by employing the basic principle of support vector machine (SVM) for the estimation of the linear and nonlinear quantile regressions. We applied our proposed methods to previous cDNA micro array data of apolipoprotein-AI-knockout (apoAI-KO) mice, diet-induced obese mice, and genistein-fed obese mice. From our statistical analysis, we found that the proposed methods perform better than the existing print-tip lowess normalization method.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제18권4호
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• pp.527-535
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• 2011

This study proposes a modified definition about $C_{pk}$ based on median as the centering parameter in order to more easily control the process since the mean does not represent any quantile of the asymmetric process distribution. Then we consider an estimate and derive the asymptotic normality for the estimate of the modified $C_{pk}$. In addition, we provide an example with asymmetric distributions and discuss the estimation for the limiting variance that are followed by some concluding remarks.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.399-400
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• 2017

홍수나 가뭄 등 극치 현상의 통계분석 및 빈도해석에 있어 극치분포형이 널리 사용되고 있으며, 이러한 극치분포형의 특성을 이해하기 위해서는 분포형의 오른쪽 꼬리(right tail) 부분 특성을 자세히 분석할 필요가 있다. 이에 따라 본 연구에서는 Monte Carlo 모의를 통하여 다양한 극치분포형의 오른쪽 꼬리 부분의 통계적 특성 및 그 예측 능력을 연구하였다. 극치분포형으로는 우리나라 확률수문량 산정에 널리 활용되고 있는 generalized extreme value (GEV), Gumbel, generalized logistic 분포를 사용하였으며, 매개변수 산정 방법으로는 확률가중모멘트법을 사용하였다. 모의실험의 모분포로는 수문빈도해석에서 많이 사용되는 GEV 분포를 사용하였고, 30년 이상 자료를 보유한 기상청 지점 자료의 왜곡도를 조사하여 모의실험에 사용되는 모집단의 왜곡도로 가정하여 표본 자료를 발생시켰다. 예측 능력의 평가는 재현기간 10~1000년의 확률수문량을 왜곡도계수를 고려한 GEV 도시위치공식을 이용하여 GEV 확률지에 도시하고, 평균제곱근오차(root mean square error), 편의(bias), 평균상대오차(mean relative difference), 평균절대상대오차(mean absolute relative difference)를 이용하여 최적 분포형을 선정함으로써 이루어진다. 또한 예측 능력 평가결과의 타당성 확인을 위해 극치분포형의 적합정도를 잘 나타낸다고 알려진 modified Anderson-Darling 방법의 검정결과와 비교하여 적절성을 확인하였다.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제22권2호
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• pp.159-169
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• 1993

In this article, we consider two sample problem with randomly right censored data. We propse two-sample confidence intervals for the difference in medians or any quantiles, based on bootstrap. The bootstrap version of two-sample confidence intervals proposed in this article is simple to apply and do not need the assumption of the shift model, so that for the non-shift model, the density estimation is not necessary, which is an attractive feature in small to moderate sized sample case.

• 한국수자원학회논문집
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• 제41권9호
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• pp.873-884
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• 2008

본 연구에서는 서로 다른 지속기간을 가지는 강우자료간의 스케일 성질을 이용하여 확률강우량을 추정하는 방법을 알아보고, 국내 강우자료에 대해서 그 적용성을 살펴보고자 하였다. 기상청 지점중에서 기록기간이 비교적 장기간인 22개 지점에 대해서 지점빈도해석을 통한 확률강우량과 스케일 성질을 활용한 확률강우량간의 정확도를 비교해 본 결과, 시간단위자료를 사용할 경우 대부분 절대상대오차가 10 % 미만인 결과를 얻을 수 있었고, 각각의 지속 기간별로 적용가능한 재현기간을 살펴본 결과 연구에 사용된 총 14개의 재현기간 중에서 대부분 8개 이상의 재현기간에 대해서 적용이 가능한 것으로 나타났다. 적용예로서 대구지점의 지속기간 1시간 강우자료를 바탕으로 지속기간 10분${\sim}$50분까지의 확률강우량자료를 스케일 성질을 이용하여 산정한 결과 지속기간 10분을 제외하고는 모두 절대상대오차 10 % 내외의 정확도를 가지는 것으로 나타났다. 따라서 스케일 성질을 이용하여 미계측 강우지속기간의 확률강우량을 추정할 수 있을 것으로 판단된다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제12권2호
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• pp.285-294
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• 2005

This paper deals with the comparison of parameter estimation methods in a 3-parameter Kappa distribution which is sometimes used in flood frequency analysis. Method of moment estimation(MME), L-moment estimation(L-ME), and maximum likelihood estimation(MLE) are applied to estimate three parameters. The performance of these methods are compared by Monte-carlo simulations. Especially for computing MME and L-ME, three dimensional nonlinear equations are simplified to one dimensional equation which is calculated by the Newton-Raphson iteration under constraint. Based on the criterion of the mean squared error, L-ME (or MME) is recommended to use for small sample size( n$\le$100) while MLE is good for large sample size.