• 응용통계연구
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• 제18권1호
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• pp.67-81
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• 2005

프레일티모형에 대한 기존의 추론방법은 동측치가 많은 경우에 그 성능이 떨어진다. 그 이유는 사용된 경험적 우도함수가 동측치가 많은 자료에는 적합하지 않기 때문이다. 본 논문에서는 동측치가 많은 프레일티 모형에서의 새로운 추론방법을 제안한다. 이항형태의 경험적우도함수를 바탕으로 베이지안 부스트랩을 사용하여 모수의 사후분포를 구한다. 제안된 방법의 장점은 기존에 제안된 주변최대우도추정량에 비하여 계산이 수월하고 안정적인 결과를 제공하는데 있다. 이를 실증적으로 비교하기 위하여 제안된 방법을 주변최대우도추정량과 가상실험을 통하여 비교한다.

• 응용통계연구
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• 제26권6호
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• pp.943-952
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• 2013

신뢰구간 추정에 널리 사용되고 있는 Wald, Agresti-Coull, 그리고 베이지안 방법인 Jeffrey와 Bayes-Laplace를 예측구간에 적용하였다. 네 가지 방법의 수치적 비교를 위해서 포함확률, 평균포함확률, 평균제곱오차의 제곱근, 그리고 평균기대폭을 사용하였다. 비교결과 Wald 방법은 신뢰구간에서와 마찬가지로 예측구간에서도 바람직하지 않았고 신뢰구간에서 선호되던 Agresti-Coull 방법은 예측구간에서는 너무 보수적이라 적절치 않다. 반면에 Jeffrey와 Bayes-Laplace 방법은 적절하였고, 특히 Jeffrey 방법은 신뢰구간의 경우에서와 마찬가지로 예측구간에서도 바람직하였다.

• 응용통계연구
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• 제34권4호
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• pp.579-588
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• 2021

신뢰구간 추정에 널리 사용되고 있는 Wald, Agresti-Coull, 그리고 베이지안 방법인 Jeffrey와 Bayes-Laplace를 예측구간에 적용하였다. 네 가지 방법의 수치적 비교를 위해서 포함확률, 평균포함확률, 평균제곱오차의 제곱근, 그리고 평균기대폭을 사용하였다. 비교결과 Wald 방법은 신뢰구간에서와 마찬가지로 예측구간에서도 바람직하지 않았고 신뢰구간에서 선호되던 Agresti-Coull 방법은 예측구간에서는 너무 보수적이라 적절치 않다. 반면에 Jeffrey와 Bayes-Laplace 방법은 적절하였고, 특히 Jeffrey 방법은 신뢰구간의 경우에서와 마찬가지로 예측구간에서도 바람직하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제10권2호
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• pp.279-288
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• 1999

통계자료분석에서 많이 다루는 이 원자료(binary data)는 고전적인 이항분포모형에서 가정하는 시행간 독립성이 결여된 경우가 대부분이므로 그 자료에 고전적 이항분포이론을 그대로 적용할 경우 잘못된 분석 결과를 얻게 된다. 따라서, 최근에 이러한 가정이 타당하지 않은 경우에 대한 새로운 확률분포모형이 많이 개발되었다. 본 논문에서는 이중 한 일반화 이항분포모형을 소개하고, 그 모형에서 정의된 시행간 종속성 규정모수의 두 가지 추정량의 특성을 모의실험을 통하여 비교하여 본다.

• 응용통계연구
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• 제22권2호
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• pp.365-373
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• 2009

1990년대에 접어들면서 우리나라는 남아선호사상, 사회경제적 발전, 인구정책 등으로 인해 태아 성감별이나 불법 낙태가 사회적으로 확산되어 출생 성비의 불균형 현상이 초래되었다. 이러한 출생 성비의 불균형 현상을 모니터링 하기 위해서 시계열 분석 또는 지역 차이 분석 등의 많은 연구들이 있었지만 시간과 공판을 동시에 분석에 포함시키지 못했다는 단점이 있다. 본 연구는 시간과 지역성을 동시에 고려하여 출생 성비의 불균형 현상을 분석하였다. 행정구역상으로 구분된 234개의 구, 시, 군 지역에 대하여 2000년과 2001년도의 각 지역별 셋째 자녀 이상의 남녀 출생아 수 자료를 이질적 모집단을 가정하여 이항분포의 혼합모형에 적용시키는 방법을 제안한다. 혼합모형의 위치모수와 가중치, 상관계수 추정은 EM 알고리즘을 통해 수행되었고, ArcView GIS를 이용하여 지역의 이질성을 그림을 통해 표현하였다.

• 응용통계연구
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• 제24권3호
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• pp.485-494
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• 2011

계수(Count) 데이터는 반응변수가 음이 아닌 계수로, 자동차 사고건수나 지진이 일어난 횟수, 보험처리 발생건수 등을 말한다. 이런 경우에는 주로 포아송 회귀모형을 사용하지만, 평균과 분산이 동일한 경우만 이용될 수 있다는 제약이 따른다. 실증적 자료에서는 그룹 간 이질성으로 인해 분산이 매우 큰 과대산포(Overdispersion) 현상을 볼 수 있는데, 이를 무시할 경우 회귀계수나 표준오차가 편의되는 현상이 발생한다. 보험은 보장성 개념이 강하기 때문에 실제로 보험처리가 발생하지 않는 경우가 많아, 보험처리 건수에 '0'값이 있을 수 있다. 본 논문에서는 '0'값이 많은 자료의 분석을 위해 제로팽창 모형(Zero-Inflated Model)을 고려하고, 여러 모형들의 효율성을 실증자료를 통하여 비교하였다. 실증 자료 분석 결과, 과대산포와 제로팽창 현상이 존재하는 자료에서 제로팽창 음이항 모형(Zero-Inflated Negative Binomial Regression Model)이 가장 효율적인 모형임을 보여 주었다.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제22권2호
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• pp.171-190
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• 1993

포아송분포로부터 부의 이항분포로의 이탈을 검색하는 통계량들이 자료의 형태에 따라 여러가지 제시되었다. 그런데 대립가설인 부의 이항분포의 모수화 방법에 따라 분산과 평균의 구조가 변하고 국소 최적 검정 통계량도 달라진다는 것이 알려졌다. 본 논문에서는 대립가설을 일반적인 포아송 혼합분포로까지 확장시키고, 일반적인 형태의 분산과 평균의 구조에도 검정 가능한 새로운 통계량 L을 소개하고 있다. 또한 L 통계량은 포아송 분포로부터 부의 이항분포로의 이탈을 다루는 기존의 여러 통계량들의 일반화된 형태임을 보였다. 점근적 상대효율과 모의 실험을 통하여 L 통계량과 기존의 통계량들을 비교한 결과 분산과 평균사이의 구조에 상관없이 L 통계량이 우수한 것임을 입증하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제16권3호
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• pp.501-509
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• 2009

Recently the interval estimation of binomial proportions is revisited in various literatures. This is mainly due to the erratic behavior of the coverage probability of the well-known Wald confidence interval. Various alternatives have been proposed. Among them, the Agresti-Coull confidence interval, the Wilson confidence interval and the Bayes confidence interval resulting from the noninformative Jefferys prior were recommended by Brown et al. (2001). However, unlike the binomial distribution case, little is known about the properties of the confidence intervals in finite population sampling. In this note, the property of confidence intervals is investigated in anile population sampling.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.85-92
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• 2016

The law of large numbers, central limit theorem, and connection among binomial distribution, normal distribution, and statistical estimation require dynamics of continuous visualization for students' better understanding of the concepts. During this visualization process, the differences and similarities between statistical probability and mathematical probability that students should observe need to be provided with the intermediate steps in the converging process. We propose a visualization method that can integrate intermediate processes and results through Excel. In this process, students' experiences with dynamic visualization help them to perceive that the results are continuously changed and extracted from multiple situations. Considering modeling as a key process, we developed a classroom exercise using Excel to estimate the population mean and standard deviation by using a sample mean computed from a collection of data out of the population through sampling.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제16권2호
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• pp.363-372
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• 2009

The difference of two independent binomial proportions is frequently of interest in biomedical research. The interval estimation may be an important tool for the inferential problem. Many confidence intervals have been proposed. They can be classified into the class of exact confidence intervals or the class of approximate confidence intervals. Ore may prefer exact confidence interval s in that they guarantee the minimum coverage probability greater than the nominal confidence level. However, someone, for example Agresti and Coull (1998) claims that "approximation is better than exact." It seems that when sample size is large, the approximate interval is more preferable to the exact interval. However, the choice is not clear when sample, size is small. In this note, an exact confidence and an approximate confidence interval, which were recommended by Santner et al. (2007) and Lee (2006b), respectively, are compared in terms of the coverage probability and the expected length.