• 한국철도학회논문집
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• 제12권6호
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• pp.844-851
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• 2009

본 논문에서는 수직분리 및 수직통합의 경험이 함께 존재하는 유럽철도의 자료를 기존연구에서 사용된 바 없는 Simar and Wilson(2008)의 붓스트랩을 활용한 효율성에 관한 가설검정방법으로 분석하여 수직분리가 철도산업의 운영효율성과 어떤 관련성을 가지고 있는지를 밝혀보고자 하였다. 1998년부터 2005년까지의 20개 유럽국가의 자료를 분석한 결과 검정통계량의 관측값은 수직분리구조를 가진 국가의 철도산업이 수직통합구조를 가졌거나 또는 지주회사의 형태로 수직통합을 유지하고 있는 국가의 철도산업보다 상대적으로 운영효율성이 높게 타나났으나 그러한 차이가 통계적으로 뒷받침되지는 못하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제7권2호
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• pp.235-245
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• 1996

확률변수 (X,Y)가 이변량 정규분포를 따르는 경우, 모상관계수 ${\rho}$에 관한 여러 가설들 중에서 $H_{0}:{\rho}={\rho}_{0}$인 경우에는 알려진 분포를 이용한 통계적 추론을 하기가 어렵다. 이러한 경우 Fisher에 의해 제안된 Z-변환을 이용한 근사적 검정법이 사용되어 오고 있으나 근사적인 방법이기 때문에 주어진 표본의 크기가 충분히 많지 않은 경우에는 적용에 무리가 있을 수 있다. 그래서 본 논문에서는 먼저 표본 상관계수 R의 분포를 모의실험을 통하여 직접 구하여 검정한 정확 검정법과, 붙스트랩(bootstrap) 방법을 이용하여 구한 붙스트랩 검정법을 제시하고, Fisher의 방법의 효율성과 실제성을 검토하고 제시된 방법들과 서로 비교하고자 한다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2008년도 춘계학술대회논문집
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• pp.185-188
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• 2008

This paper introduces the Bootstrap method for statistical analysis of noise and vibration spectrum in aeronautic and space fields. Generally, all components of a launch vehicle and its payloads are subjected to high intensive noise and vibration environment during the lift-off phase and the ascent phase through Mach =1 and Max Q. In order to verify their survivabilities against these severe vibroacoustic environments during qualification tests and acceptance tests, it is most important to estimate the proper upper limits of the environmental condition. Although NASA has typically utilized the Normal Tolerance Limit method in deriving these levels, the reference[1] says that the Bootstrap can be also an alternative method to estimate the maximum expected environments. In this paper, a general procedure of the Bootstrap method is summarized, and it is applied to analyze acceleration power spectral density functions, which were measured during acoustic test on the upper stage of KSLV-I.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.475-487
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• 2015

본 연구에서는 부트스트랩 DEA를 이용하여 2013년 14개 공기업의 경영 효율성을 분석하였다. 또한 단절회귀분석을 이용하여 부트스트랩 편의조정 효율성에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 본 연구를 통해 도출된 결과와 시사점을 정리하면 다음과 같다. 첫째, 부트스트랩 DEA모형을 적용한 효율성 분석결과에 따르면 평균 기술효율성이 0.3182, 평균 순수기술효율성이 0.4994, 평균 규모효율성이 0.6585로 나타났으며, 기술비효율성의 주된 원인이 순수기술비효율성에 기인하는 것으로 분석되었다. 둘째, CRS 가정과 VRS 가정하의 일반 DEA모형을 적용한 TE와 부트스트랩 DEA모형을 적용한 TE 순위간에는 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. 셋째, 비효율원인 분석에서는 평가대상 14개 기관 중 11개 기관의 비효율원인이 순수기술에 더 크게 기인하고 있고, 3개 기관이 규모효율에 의해 비효율이 나타나는 것으로 분석되었다. 넷째, 단절회귀분석에서는 규모효율성에 영향을 미치는 요인으로 유의수준 10%에서 인건비, 영업이익, 매출액, 자기자본수익률, 종원원수 순으로 나타났다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2003년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.325-329
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• 2003

한우 6번 염색체 유전자 지도에서 QTL (quantitative trait loci) 분석을 실시하여 선별된Locus 값을 순열검정(Permutation Test)을 이용하여 유의성 검정을 실시하였다. 한편, 우수경제형질 DNA marker들을 K-평균 군집법을 실시 파악하였다. 이들 QTL과 K-평균법에 의해 한우의 염색체 6번 ILSTS035의 우수 DNA marker 235번을 선별하였다. 선별된 DNA Marker 235번을 출품우에 적용하여 Bootstrap 방법을 이용하여 신뢰구간을 구하여 검정하였다.

• The Korean Journal of Physiology and Pharmacology
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• 제13권5호
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• pp.367-371
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• 2009

The estimation of 90% parametric confidence intervals (CIs) of mean AUC and Cmax ratios in bioequivalence (BE) tests are based upon the assumption that formulation effects in log-transformed data are normally distributed. To compare the parametric CIs with those obtained from nonparametric methods we performed repeated estimation of bootstrap-resampled datasets. The AUC and Cmax values from 3 archived datasets were used. BE tests on 1,000 resampled data sets from each archived dataset were performed using SAS (Enterprise Guide Ver.3). Bootstrap nonparametric 90% CIs of formulation effects were then compared with the parametric 90% CIs of the original datasets. The 90% CIs of formulation effects estimated from the 3 archived datasets were slightly different from nonparametric 90% CIs obtained from BE tests on resampled datasets. Histograms and density curves of formulation effects obtained from resampled datasets were similar to those of normal distribution. However, in 2 of 3 resampled log (AUC) datasets, the estimates of formulation effects did not follow the Gaussian distribution. Bias-corrected and accelerated (BCa) CIs, one of the nonparametric CIs of formulation effects, shifted outside the parametric 90% CIs of the archived datasets in these 2 non-normally distributed resampled log (AUC) datasets. Currently, the 80~125% rule based upon the parametric 90% CIs is widely accepted under the assumption of normally distributed formulation effects in log-transformed data. However, nonparametric CIs may be a better choice when data do not follow this assumption.

• 한국조사연구학회:학술대회논문집
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• 한국조사연구학회 2006년도 춘계학술대회 발표논문집
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• pp.131-159
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• 2006

This paper consider multinomial group testing which is concerned with classification each of N given units into one of k disjoint categories. In this paper, we propose exact Bayesian, approximate Bayesian, bootstrap methods for estimating individual category proportions using the multinomial group testing model proposed by Bar-Lev et al (2005). By the comparison of Mcan Squre Error (MSE), it is shown that the exact Bayesian method has a bettor efficiency and consistency than maximum likelihood method. We suggest an approximate Bayesian approach using Markov Chain Monte Carlo (MCMC) for posterior computation. We derive exact credible intervals based on the exact Bayesian estimators and present confidence intervals using the bootstrap and MCMC. These intervals arc shown to often have better coverage properties and similar mean lengths to maximum likelihood method already available. Furthermore the proposed models are illustrated using data from a HIV blooding test study throughout California, 2000.

• 응용통계연구
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• 제15권2호
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• pp.355-366
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• 2002

범주형 자료의 구조파악에 주로 이용되는 로짓모형에서 비모수적 방법을 이용한 모수의 신뢰구간추정과 가설검정 등의 통계적 추론에 대하여 살펴보았다. 모수에 대한 통계적 추론에서 정규분포에 근거한 모수적 방법(Wald 방법)보다는 붓스트랩 방법이나 임의순열을 활용한 비모수적 방법이 많이 활용되고 있다. 본 연구에서는 로짓모형의 모수에 대한 비모수적 추론방법으로 붓스트랩(bootstrap)과 임의순열(random permutation)의 두 방법을 고려하고 모의실험을 통하여 가설검정의 검정력과 신뢰구간추정의 포함확률을 비교하였고 사례분석을 다루었다.

• 응용통계연구
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• 제32권5호
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• pp.753-761
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• 2019

본 논문에서는 이변량 구간 중도 절단 자료의 연관성 검정을 연구하고자 한다. Kendall's τ 통계량은 분포의 가정을 필요로 하지 않는 비모수방법으로 연관성 검정을 위해 빈번히 적용되고 있다. 본 논문에서도 이러한 τ 통계량을 이용한 검정을 하기 위해 붓스트랩 방법을 적용시킨다. 일반적인 비모수 붓스트랩 방법의 구간 중도 절단에 적용은 편의된 결과를 보여주었다. 이는 구간 중도 절단자료의 불완전성(incompleteness)과 관련된 것으로 이를 극복하기 위해 지렛대 붓스트랩 방법을 적용하였다. 추정된 분포에 근거하여 구간 중도 절단 대신 모의 완전한 표본(pseudo complete data)을 추룰하는 것이다. 본 논문에서는 재표본의 크기 m을 결정하기 위해 기존 연구자의 공식을 이용하였다. 시행된 모의 실험의 결과는 바람직한 제 1종 오류값과 좋은 검정력을 보였주었으며 실제 적용 예로 AIDS 자료에서 HIV 감염시점과 바이러스 잠복 시간과의 연관성 여부를 검정해보았다.

• 품질경영학회지
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• 제42권2호
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• pp.209-219
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• 2014

Purpose: The purpose of this study is to develop the statistical test for process capability index $C_p$ based on mixture normal process. Methods: This study uses Bootstrap method to calculate the approximate P-value for various simulation conditions under mixture normal process. Results: This study indicates that our proposed method is effective way to test for process capability index $C_p$ based on mixture normal process. Conclusion: This study finds out that statistical test for process capability index $C_p$ based on mixture normal process is useful for real application.