• 제목/요약/키워드: copula

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Copula 함수 기반의 이변량 결합가뭄지수 산정 및 평가 (Estimation and Assessment of Bivariate Joint Drought Index based on Copula Functions)

  • 소재민;손경환;배덕효
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제47권2호
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    • pp.171-182
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    • 2014
  • 본 연구에서는 가뭄해석을 위한 이변량 결합가뭄지수를 산정하고 국내 활용성을 평가하였다. 이변량 결합가뭄지수 산정을 위해 결합분포함수는 Clayton copula, 매개변수 추정은 교정방법을 이용하였으며, 입력변수로는 1977~2012년 동안의 강수량 및 토양수분량 자료를 선정하였다. 우리나라에 대한 이변량 결합가뭄지수를 산정한 후, 기존 가뭄지수인 SPI 및 SSI와 같이 시계열 분석, 지역별 분석 및 ROC 분석을 수행하여 활용성을 평가하였다. 분석결과 SPI는 가뭄의 시작, SSI는 가뭄의 해갈을 적절히 고려하였으며, 이변량 결합가뭄지수는 SPI 및 SSI의 거동 특성을 적절히 반영하는 것으로 나타났다. 또한 이변량 결합가뭄지수가 SPI 및 SSI에 비해 ROC score가 높게 산정되었으며, 지역별 분석에서도 지역의 가뭄 상황을 적절히 재현하여 활용성이 우수하게 나타났다. 이변량 결합가뭄지수는 기존 가뭄지수의 해석적 한계를 보완하였다는 측면에서 국내 가뭄해석의 활용성이 높다고 판단된다.

추계학적 강우발생모형과 Copula 함수를 이용한 가뭄위험분석 (Drought Risk Analysis Using Stochastic Rainfall Generation Model and Copula Functions)

  • 유지영;신지예;김동균;김태웅
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제46권4호
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    • pp.425-437
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    • 2013
  • 본 연구에서는 가뭄빈도해석을 위해 이변량 확률분포함수를 적용하였으며, 가뭄 특성(가뭄 지속기간과 심도)의 상호관계를 고려하여 지역적 가뭄특성을 종합적으로 판단하였다. 또한 단변량 가뭄해석의 한계점을 극복하기 위한 방안으로 이변량 가뭄해석을 수행하였으며, 이를 위해 코플라 함수를 적용하였다. 가뭄 발생의 확률 및 경향성을 종합적으로 나타내어 줄 수 있는 결합 확률밀도함수를 추정한 후, 지점별 가뭄빈도해석 및 과거 최대가뭄사상에 대한 단변량 및 이변량 재현기간을 산정하여 비교 분석하였다. 또한, 우리나라의 과거 최대가뭄사상에 대한 가뭄위험도분석을 위해, 연속되는 50년과 100년동안 최소 한번 발생하는 확률(과거 최대가뭄사상 크기의 가뭄)을 강우관측지점별로 계산하여 가뭄위험지역을 예상하였다. 그러나 우리나라와 같이 강수자료의 기록연한이 짧은 경우에는 이변량 가뭄빈도해석을 수행하는 데 큰 불확실성을 야기할 가능성이 있다. 그러므로 가뭄해석 결과의 불확실성을 정량화시키기 위한 방안으로 강수모의기법을 활용하였으며, 그 결과 관측된 가뭄사상으로 추정된 이변량 가뭄빈도곡선에 대한 5%, 25%, 50%, 75%, 그리고 95%의 신뢰구간을 제시할 수 있었다. 또한 가뭄 지속기간과 심도의 95% 신뢰수준에 대한 이변량 가뭄재현기간의 경계값(상한값 및 하한값)을 추정하였다. 그 결과 불확실성의 원인은 가뭄빈도해석 시 고려되었던 두 변량에 대한 낮은 상관성으로 인해, 확률적인 방법으로 결합분포모형을 추정하는 데 있어 발생한 불확실성인 것으로 확인되었다.

Aspects of Dependence in Lomax Distribution

  • Asadian, N.;Amini, M.;Bozorgnia, A.
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제15권2호
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    • pp.193-204
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    • 2008
  • In this paper we study some positive dependence concepts, introduced by Caperaa and Genest (1990) and Shaked (1977b), for bivariate lomax distribution. In particular, we obtain some measures of association for this distribution and derive the tail-dependence coefficients by using copula function. We also compare Spearman's $\rho_s$ with Kendall's $\tau$ for bivariate lomax distribution.

Bivariate odd-log-logistic-Weibull regression model for oral health-related quality of life

  • Cruz, Jose N. da;Ortega, Edwin M.M.;Cordeiro, Gauss M.;Suzuki, Adriano K.;Mialhe, Fabio L.
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제24권3호
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    • pp.271-290
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    • 2017
  • We study a bivariate response regression model with arbitrary marginal distributions and joint distributions using Frank and Clayton's families of copulas. The proposed model is used for fitting dependent bivariate data with explanatory variables using the log-odd log-logistic Weibull distribution. We consider likelihood inferential procedures based on constrained parameters. For different parameter settings and sample sizes, various simulation studies are performed and compared to the performance of the bivariate odd-log-logistic-Weibull regression model. Sensitivity analysis methods (such as local and total influence) are investigated under three perturbation schemes. The methodology is illustrated in a study to assess changes on schoolchildren's oral health-related quality of life (OHRQoL) in a follow-up exam after three years and to evaluate the impact of caries incidence on the OHRQoL of adolescents.

Two Types of Cleft Constructions in Korean: A Constraint-Based Approach

  • Kim, Jong-Bok
    • 한국언어정보학회지:언어와정보
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    • 제12권1호
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    • pp.85-103
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    • 2008
  • Like English, Korean employs several complicated types of cleft constructions. This paper deals with two main types of Korean cleft constructions: predicational and identificational. It first reviews the formal properties of these two types and then provides a constraint-based analysis that can be computationally implemented. In particular, the paper assumes two types of noun KES (one as a common noun and the other as a bound noun) and treats the argument-gapped cleft clause similar to relative clauses while treating the adjunct-gapped cleft clause as a noun-complement construction. The paper further shows that the cleft constructions are closely linked to the copula constructions, sharing many common properties while having their own constructional constraints.

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Availability Analysis of a System Having Three Units : Super Priority, Priority and Ordinary Under Pre-empty Resume Repair Policy

  • Singh, V.V.;Singh, S.B.;Ram, M.;Goel, C.K.
    • International Journal of Reliability and Applications
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    • 제11권1호
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    • pp.41-53
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    • 2010
  • In the present paper we develop a mathematical model that facilitates the calculation of reliability of a complex repairable system having three units namely super priority, priority and ordinary. The system is analyzed with the application of Gumbel Hougaard copula when different types of repair possible at a particular state due to deliberate failure. Various reliability measures such as reliability, MTTF and profit function have been evaluated by using supplementary variable and Laplace transform techniques.

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결합확률모델 및 기상변량을 이용한 예측강수의 편의보정 기법 (Joint Probability Approach to Bias Correction on Rainfall Forecasting Using Climate State Variables)

  • 정민규;김태정;황규남;권현한
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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    • pp.309-309
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    • 2019
  • 기후예측모델을 통해 일단위 강수의 예측정보가 제공되고 있지만, 실제 강수량자료와 시공간적 편의로 인해 수문학적 활용은 한계가 있다. 일반적으로 기후모델의 시공간적 해석 규모 및 예측정확성을 고려할 때 계절단위에서 예측정보의 활용이 가장 현실적인 것으로 알려지고 있다. 그러나 수문해석 시 시공간적 해상도가 낮아 직접적인 활용은 어려운 상황이며, 수문해석 모형의 입력자료로 활용 시 편의보정 및 상세화 과정이 일반적으로 요구된다. 본 연구에서는 기후모델로부터 얻은 강우예측결과에 Bayesian 모델 기반의 편의보정-상세화 기법을 개발하여 강우예측정보의 활용성을 개선하고자 한다. 이 과정에서 Bayesian Copula 모델을 이용한 이변량 형태의 예측강수의 검보정 방법을 개발하였으며, 특히 기후모델 이외의 기상 상태변량인 해수면온도(sea surface temperature, SST)를 예측인자로 추가하여 Hybrid 형태의 계절 앙상블 강우예측모델을 개발하고자 한다.

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Assessing the Impact of Network Effects on Brand Choice in the Growth Market: A Multi-Brand Diffusion Model

  • Seungyoo Jeon
    • International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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    • 제15권4호
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    • pp.279-293
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    • 2023
  • This study investigates network effects to measure how strongly the early adopters affect the brand choice of the potential consumer. By using the Gumbel-Hougaard (GH) copula, this study checks the magnitude of network effects varied from country to country. To consider consumer heterogeneity and network effects in the growth market, this study proposes the multi-brand Gamma/Shifted-Gompertz (m-G/SG) model based on the GH copula. Out of eighteen Western European cellular phone market data and South Korea smartphone data sets, the m-G/SG model provides an improvement in the estimation accuracy over the Libai, Muller, and Peres model. The results show that network effects enhance (i) the polarization of brand choice probabilities as time elapses; (ii) the dominance of the more preferred and the earlier entered brand; and (iii) the deceleration of category-level diffusion. Potential followers can analyze their relationship with earlier entrants through the m-G/SG model and also establish an optimal market entry strategy.

An importance sampling for a function of a multivariate random variable

  • Jae-Yeol Park;Hee-Geon Kang;Sunggon Kim
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제31권1호
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    • pp.65-85
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    • 2024
  • The tail probability of a function of a multivariate random variable is not easy to estimate by the crude Monte Carlo simulation. When the occurrence of the function value over a threshold is rare, the accurate estimation of the corresponding probability requires a huge number of samples. When the explicit form of the cumulative distribution function of each component of the variable is known, the inverse transform likelihood ratio method is directly applicable scheme to estimate the tail probability efficiently. The method is a type of the importance sampling and its efficiency depends on the selection of the importance sampling distribution. When the cumulative distribution of the multivariate random variable is represented by a copula and its marginal distributions, we develop an iterative algorithm to find the optimal importance sampling distribution, and show the convergence of the algorithm. The performance of the proposed scheme is compared with the crude Monte Carlo simulation numerically.