Communications for Statistical Applications and Methods
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제28권6호
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pp.627-641
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2021
An asymmetric least squares estimation method has been employed to estimate linear models for percentile regression. An asymmetric maximum likelihood estimation (AMLE) has been developed for the estimation of Poisson percentile linear models. In this study, we propose generalized nonlinear percentile regression using the AMLE, and the use of the parametric bootstrap method to obtain confidence intervals for the estimates of parameters of interest and smoothing functions of estimates. We consider three conditional distributions of response variables given covariates such as normal, exponential, and Poisson for three mean functions with one linear and two nonlinear models in the simulation studies. The proposed method provides reasonable estimates and confidence interval estimates of parameters, and comparable Monte Carlo asymptotic performance along with the sample size and quantiles. We illustrate applications of the proposed method using real-life data from chemical and radiation epidemiological studies.
An eigen-analysis of the coherency matrix provides the polarimetric scattering mechanisms with the matrix characterizing parameters. In this paper, the coherency matrices of deciduous and coniferous vegetation are calculated using the analytical method. The Generalized Rayleigh-Gans approximation is used to model backscattering from distributed coniferous and deciduous leaves. The characteristics of eigen-parameters of simulated coherency matrix for deciduous and coniferous leaves with respect to the leaf shapes and orientations are illustrated.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권3호
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pp.463-477
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2009
극단치 분포의 모수 추정방법으로 최우추정법, 확률가중적률법, 회귀분석법은 기존 연구에서 활발하게 적용되어져 왔다. 그러나 이들 세 가지 추정방법 가운데, 회귀분석법의 우수성은 엄격하게 평가되어진 적이 없다. 본 논문에서는 몬테칼로 시뮬레이션을 통하여 Generalized Extreme Value(GEV) 분포와 Generalized Pareto(GP) 분포의 모수 추정에 회귀분석법 및 다른 추정방법을 적용하여 비교 연구한다. 시뮬레이션 결과, 표본의 크기가 작은 경우 회귀분석 법은 GEV 분포의 위치모수 추정시 편의 측면과 효율성 측면에서 다른 방법보다 우수한 경향을 나타내었다. GP 분포의 규모모수 추정시에는 표본의 크기 가 작을 경우 회귀분석법이 다른 방법보다 작은 편의를 나타내었다. 회귀분석법은 표본의 크기 가 작거나 적당히 큰 경우에도 GEV 분포나 GP 분포의 형태모수 추정시에 형태모수의 값이 -0.4일 경우, 다른 방법보다 우수한 경향을 나타내었다.
집중호우의 특성을 이해하는 것은 수문관리 및 재해방재 등에서 매우 중요하다. 특히 반환주기는 이러한 집중호우의 특성을 나타내는 측정치로 자주 사용된다. 본 논문에서는 베이지안 계층적 모형을 이용하여 강우의 반환주기에 대한 공간구조를 분석하였다. 먼저 국내 62개 지점에서 측정한 강우 강도을 기초로 하여 연간 일일 최대강우량과 특정한 수준을 초과하는 강우량에 대해서 generalized extreme value(GEV)와 generalized Pareto distribution(GPD)를 각각 가정하여 추정하였다. 집중호우 반환주기에 대한 공간구조는 이 GEV 분포와 GPD 분포의 모수에 공간구조를 가지는 다변량 정규분포를 이용하여 설명하였다. 제안된 모형을 국내 76개 지역에서 39년간 측정된 일별 강우량 관측자료에 적용하였다.
일반화적률추정법(GMM)은 금융자료에 대한 모형모수의 추정에 자주 이용되는 방법이다. 특히 GMM은 현대금융 공학 이론의 기본을 이루는 확산모형의 추정에도 매우 자주 사용된다. 그러나 최근의 연구에서 GMM은 확산모형의 모수, 특히 확산계수에 관계되는 모수의 추정에 있어서 그 성능이 좋지 못함이 지적되었다. 본 연구에서는 GMM의 이러한 단점을 개선하기 위한 대안적 방법들을 제시하고 그 통계적 성능을 시뮬레이션 연구를 통해서 비교하게 된다. 이런 과정을 통하여 제안되고 검토된 추정방법들 중, Shoji와 Ozaki (1998)가 제안한 국소선형근사법의 결과를 적용하여 GMM의 성능을 개선한 NGMM-Y 추정량이 매우 우수한 성질을 가지고 있음을 확인하게 된다. 특히 NGMM-Y 추정량은 확산계수에 관계된 모수의 추정에 있어서 비교대상이 된 다른 대안적 GMM 방법들에 비하여 우수한 성질을 가지고 있음을 확인하게 된다.
최근 수문기상학 분야에서 레이더 강수량을 활용한 응용연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 레이더 강수량은 경험적인 레이더 반사도-강수강도 관계식을 활용하여 레이더 강수량을 추정하기 때문에 실제 지상에 도달하는 강수량과 정량적인 오차가 필연적으로 발생한다. 따라서 본 연구에서는 레이더 강수량 편의보정을 위하여 Bayesian 추론기법과 일반화 선형모형을 연계하여 불확실성을 고려한 편의보정 매개변수를 산정하였다. 일반화 선형모형을 적용한 레이더 강수량 편의보정 결과는 현재 널리 사용되고 있는 평균보정 기법보다 우수한 통계적 효율기준을 제시하였다. 추가로 지형학적 특성에 따른 편의보정 매개변수의 변동성을 분석하여 고도 및 이격거리에 따른 편의보정 매개변수의 지역화 공식을 제시하였다. 본 연구를 통하여 개발된 레이더 강수량 편의보정 매개변수 산정 및 지역화 결과는 레이더와 관련된 다양한 연구에 활용성이 클 것으로 판단된다.
Purpose: The purpose of the present study was to investigate the correlation between age and 34 radiomorphometric parameters on panoramic radiographs, and to provide generalized linear models (GLMs) as a non-invasive, inexpensive, and accurate method to the forensic judgement of living individual's age. Methods: The study included 417 digital panoramic radiographs of Korean individuals (178 males and 239 females, mean age: 32.57±17.81 years). Considering the skeletal differences between the sexes, GLMs were obtained separately according to sex, as well as across the total sample. For statistical analysis and to predict the accuracy of the new GLMs, root mean squared error (RMSE) and adjusted R-squared (R2) were calculated. Results: The adjusted R2-values of the developed GLMs in the total sample, and male and female groups were 0.623, 0.637, and 0.660, respectively (p<0.001), while the allowable RMSE values were 8.80, 8.42, and 8.53 years, respectively. In the GLM of the total sample, the most influential predictor of greater age was decreased pulp area in the #36 first molar (beta=-26.52; p<0.01), followed by the presence of periodontitis (beta=10.24; p<0.01). In males, the most influential factor was the presence of periodontitis (beta=9.20; p<0.05), followed by the number of full veneer crowns (beta=2.19; p<0.001). In females, the most influential predictor was the presence of periodontitis (beta=18.10; p<0.001), followed by the tooth area of the #16 first molar (beta=-11.57; p<0.001). Conclusions: We established acceptable GLM for each sex and found out the predictors necessary to age estimation which can be easily found in panoramic radiographs. Our study provides reference that parameters such as the area of tooth and pulp, the number of teeth treated, and the presence of periodontitis should be considered in estimating age.
This study was conducted to derive optimal design floods by Gamma distribution models of the annual maximum series at eight watersheds along Geum , Yeong San and Seom Jin river Systems, Design floods obtained by different methods for evaluation of parameters and for plotting positions in the Gamma distribution models were compared by the relative mean errors and graphical fit along with 95% confidence interval plotted on Gamma probability paper. The results were analyzed and summarized as follows. 1.Adequacy for the analysis of flood flow data used in this study was confirmed by the tests of Independence, Homogeneity and detection of Outliers. 2.Basic statistics and parameters were calculated by Gamma distribution models using Methods of Moments and Maximum Likelihood. 3.It was found that design floods derived by the method of maximum likelihood and Hazen plotting position formular of two parameter Gamma distribution are much closer to those of the observed data in comparison with those obtained by other methods for parameters and for plotting positions from the viewpoint of relative mean errors. 4.Reliability of derived design floods by both maximum likelihood and method of moments with two parameter Gamma distribution was acknowledged within 95% confidence interval.
This paper presents a stability analysis of AC-DC power system feeding a speed controlled DC motor in which this load behaves as a constant power load (CPL). A CPL can significantly degrade power system stability margin. Hence, the stability analysis is very important. The DQ and generalized state-space averaging methods are used to derive the mathematical model suitable for stability issues. The paper analyzes the stability of power systems for both speed control natural frequency and DC-link parameter variations and takes into account controlled speed motor dynamics. However, accurate DC-link filter and DC motor parameters are very important for the stability study of practical systems. According to the measurement errors and a large variation in a DC-link capacitor value, the system identification is needed to provide the accurate parameters. Therefore, the paper also presents the identification of system parameters using the adaptive Tabu search technique. The stability margins can be then predicted via the eigenvalue theorem with the resulting dynamic model. The intensive time-domain simulations and experimental results are used to support the theoretical results.
본 연구에서는 generalized logistic(GL) 분포의 최우도 추정량(maximum likelihood estimate)에 대한 불확실성 추정을 위하여 사용되는 관측정보행렬(observed information matrix)과 Fisher 정보행렬(Fisher information matrix)의 정확도를 비교해 보고자 하였다. 타 분포형에 대한 기존의 연구결과에서 표본의 크기가 클 경우 매개변수 추정시 관측정보행렬이 동시에 추정되어 계산시간도 단축되고 Fisher 정보행렬의 정확도와도 차이도 거의 없어 관측정보행렬의 사용이 추천된 바 있으나, 최근 사용이 증가되고 있는 GL 분포에 대한 연구결과는 아직 전무한 실정이며 기존 연구문헌의 결과를 토대로 구체적인 연구 없이 관측정보행렬을 사용하고 있는 상황이다. 따라서 본 연구에서는 이를 위해 모의실험을 수행하였으며, 모의 결과 최우도법에 의한 매개변수의 분산 및 공분산은 기존의 연구 결과와 비슷한 결과를 보이나, quantile에 대한 불확실성 추정에는 관측정보행렬보다 Fisher 정보행렬의 사용이 더 적절할 것으로 판단되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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