• 응용통계연구
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• 제29권3호
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• pp.449-462
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• 2016

본 논문은 시계열 분석의 추론에서 매우 중요한 역할을 하는 장기적 분산에 대해서 붓스트랩을 이용한 추정을 다룬다. 본 논문은 기존의 방법을 두가지 측면에서 확장한다. 첫째, 단기억 시계열에서의 장기적 분산 추정을 확장하여 자료의 의존성이 매우 강한 장기간 의존 시계열에서 붓스트랩을 이용한 장기적 분산의 추정에 대해서 논의한다. 또한 장기간 의존 시계열이 평균변화모형과 매우 쉽게 잘 혼동됨이 잘 알려져 있기에 이를 해결하기 위해서 쌍봉형 커널을 이용한 추세 추정 및 붓스트랩의 블럭을 결정하는 방법을 제안한다. 모의 실험결과 제안한 방법이 매우 유의하였으며 북반구 평균 온도 변화 자료 분석으로 실증 자료 예제도 아울러 제시하였다.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제2권3호
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• pp.255-262
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• 2015

The modern manufacturing systems and technologies produce products that are more accurate day by day. This can be reached mainly by improvement the manufacturing process with at the same time restricting more and more the quality specifications and reducing the uncertainty in part. The main objective an industry becomes to lower the part's variability, since the less variability - the better is product. One of the part of this task is measuring the object's uncertainty. The main purpose of this study is to understand the application of bootstrap method for uncertainty evaluation. Bootstrap method is a collection of sample re-use techniques designed to estimate standard errors and confidence intervals. In the case study a surface of an automobile engine block - (Top view side) is measured by Coordinate Measuring Machine (CMM) and analyzed for uncertainty using Geometric Least Squares in complex with bootstrap method. The designed experiment is composed by three similar measurements (the same features in unique reference system), but with different points (5, 10, 20) concentration at each level. Then each cloud of points was independently analyzed by means of non-linear Least Squares, after estimated results have been reported. A MatLAB software tool used to generate new samples using bootstrap function. The results of the designed experiment are summarized and show that the bootstrap method provides the possibility to evaluate the uncertainty without repeating the Coordinate Measuring Machine (CMM) measurements many times, i.e. potentially can reduce the measuring time.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제17권1호
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• pp.27-37
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• 2010

This article concerns the forecasting in binomial AR(p) models which is proposed by Wei$\ss$ (2009b) for time series of binomial counts. Our method extends to binomial AR(p) models a recent result by Jung and Tremayne (2006) for integer-valued autoregressive model of second order, INAR(2), with simple Poisson innovations. Forecasts are produced by conditional median which gives 'coherent' forecasts, and we estimate the forecast distributions of future values of binomial AR(p) models by means of a Monte Carlo method allowing for parameter uncertainty. Model parameters are estimated by the method of moments and estimated standard errors are calculated by means of block of block bootstrap. The method is fitted to log data set used in Wei$\ss$ (2009b).

• 품질경영학회지
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• 제28권2호
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• pp.39-56
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• 2000

${\overline{X}}$ control chart has proven to be an effective tool to improve the product quality. Shewhart charts assume that the observations are independent and normally distributed. Under the presence of positive autocorrelation and severe skewness, the control limits are not accurate because assumptions are violated- Autocorrelation in process measurements results in frequent false alarms when standard control chats are applied in process monitoring. In this paper, Threshold Bootstrap and Moving Block Bootstrap are used for constructing a confidence interval of correlated observations. Monte Carlo simulation studies are conducted to compare the performance of the bootstrap methods and that of standard method for constructing control charts under several conditions.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제30권3호
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• pp.407-418
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• 2001

Buhlmann(1944) established the validity of the block bootstrap proposed by Kunsch when it is applied to p-dimensional $\alpha$-mixing dependent sequence. But his result requires a rather restrictive condition on p in the sense that p is entangled with dependence structure. We address that such restriction on p(or complication of dependence structure with p) could be removed completely when the underlying dependence structure is replace by more weakly dependent structure such as ø-mixing.

• 품질경영학회지
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• 제24권2호
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• pp.77-86
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• 1996

In this paper, we consider the problem of testing independence in the absolutely continuous bivariate exponential distribution of Block and Basu(1974). We construct a bootstrap procedure for testing zero and non-zero values of the parameter ${\lambda}_3$ which measures the degree of dependence and compare the power of the bootstrap test with likelihood ratio test(LRT) by Gupta et al.(1984) and the test based on maximum likelihood estimator(MLE) $\hat{{\lambda}}_3$ by Hanagal and Kale(1991) for small and moderate sample sizes.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제26권6호
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• pp.611-622
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• 2019

This paper considers the estimation of the long memory parameter in nonparametric regression with strongly correlated errors. The key idea is to minimize a unified mean squared error of long memory parameter to select both kernel bandwidth and the number of frequencies used in exact local Whittle estimation. A unified mean squared error framework is more natural because it provides both goodness of fit and measure of strong dependence. The block bootstrap is applied to evaluate the mean squared error. Finite sample performance using Monte Carlo simulations shows the closest performance to the oracle. The proposed method outperforms existing methods especially when dependency and sample size increase. The proposed method is also illustreated to the volatility of exchange rate between Korean Won for US dollar.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.306-306
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• 2018

일반적으로 경향성 분석은 연최대강우량으로부터 산정하고 있으나 본 연구에서는 강우자료 이외의 자료를 이용하여 경향성 분석을 하고자 한다. 이를 위해 국내에서 가장 신뢰할 수 있는 기상청 산하의 강우량으로부터 연최대강우량을 추출하고 월단위인 월별 스케일 지수를 추정하였다. 비교를 위해 경향성 분석 방법 중 가장 널리 사용되고 있는 Mann-Kendall (MK) 분석을 사용하였고, 추가적으로 MK 분석의 단점을 보완할 수 있는 the block bootstrap-based MK (BBS-MK) 분석을 적용하였다. 연최대강우량을 이용한 경향성 분석 결과는 홍수기 기간에 해당하는 7월부터 10월까지의 경향성은 뚜렷하게 나타나지 않았다. 그러나 스케일 지수에 대한 경향성 분석 결과에서는 몇몇 지점에서 감소 또는 증가하는 경향을 보이는 강우 지점들을 확인할 수 있었다. 따라서 경향성 분석을 위해서는 연최대강우량뿐만이 아니라 다양한 인자를 이용한 경향성 분석이 필요함을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제24권6호
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• pp.1033-1043
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• 2011

본 논문에서는 KOSPI지수와 원-달러 환율의 로그수익률을 사용하여 비대칭 이분산성에 대해 연구한다. 커널 density plot과 상승기와 하강기의 평균, 분산을 검토하여 이들 시계열의 변동의 비대칭성에 대한 윤곽을 파악하고 GARCH군의 여러 비대칭 모형을 적합하여 비대칭성을 실증적으로 파악한다. 또한 최종선택 모형인 EGARCH 모형을 바탕으로 부트스트래핑을 사용하여 미래 시점의 변동성인 조건부 분산의 기대치를 예측하고 예측표준오차를 구해본다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.339-339
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• 2019

지구 온난화와 기후변화의 영향으로 태풍의 발생과 집중호우로 인한 홍수피해는 꾸준히 증가하고 있는 실정이다. 이와 같이 홍수와 관련된 강수량은 기상인자 중에서 유역의 유출과 관계가 있고, 유역의 내수침수 등의 도시홍수를 일으키는 원인이 되고 있다. 그러나 본 연구에서는 자료의 경향성을 판단하기 위해 국내 연최대강우자료의 경향성을 분석하였으며, 또한 연최대강우자료의 시간적 특성을 나타내는 지표로써 스케일 지수에 대하여 경향성과 변동성을 분석하였다. 이를 위해 the block bootstrap-based MK (BBS-MK) 분석을 실시하였고, 연최대강우자료로부터 BBS-MK분석에 대한 경향성 분석 결과, 다수 지점의 연최대강우자료에서 경향성이 나타나지 않았으나, 큰 변동성을 확인하였고, 연별 스케일 지수의 변동성 보다 월별 스케일 지수의 변동성 중 우기에 해당하는 월 (6-10월)에 대한 변동성은 크게 나타났다. 스케일 지수의 경향성은 연최대강우자료의 경향성 분석 결과와는 반대로 많은 강우지점에서 경향성이 존재함을 알 수 있었다. 스케일 지수의 경향성 분석 결과, 해안 지역의 강우 관측소에서 감소 경향이 확인되었지만, 내륙 지역에서는 스케일 지수가 증가하는 경향을 확인할 수 있었다.