• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
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• pp.131-132
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• 2008

In this paper, we consider interval probability as a unifying concept for uncertainty and Choquet integrals with resect to a capacity functional. By using interval probability, we will define an interval-valued capacity functional and Choquet integrals with respect to an interval-valued capacity functional. Furthermore, we investigate Choquet Choquet weak convergence of interval-valued capacity functionals of random sets.

• International Journal of Reliability and Applications
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• 제3권1호
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• pp.37-50
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• 2002

Simultaneous estimation of accuracy and probability corresponding to a prediction interval is considered in this study. Traditional application of confidence interval forecasting consists in evaluation of interval limits for a given significance level. The wider is this interval, the higher is probability and the lower is the forecast precision. In this paper a measure of stochastic forecast accuracy is introduced, and a procedure for balanced estimation of both the predicting accuracy and confidence probability is elaborated. Solution can be obtained in an optimizing approach. Suggested method is applied to constructing confidence intervals for parameters estimated by normal and t distributions

• 한국전자통신학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.435-443
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• 2010

확률적 특성을 가지는 시스템의 시험을 위해서는 시험 입력을 일정 횟수만큼 반복하여 제공하고 관찰된 데이터를 기반으로 판정이 내려져야 한다. 구간 추정 기법을 이용하여 관찰된 데이터로부터 확률 값이 올바른지 여부를 판단할 수 있으며, 이 때 적절한 신뢰구간의 선택은 시험의 품질을 결정하는 중요한 요인이 된다. 본 논문에서는 다양한 크기의 표본에 대해 대표적인 구간 추정 기법인 Wald 신뢰구간과 Agresti-Coull 신뢰구간을 비교 분석한다. 각 신뢰구간이 확률 값 시험에 사용되었을 경우 올바른 구현 제품이 시험을 통과할 확률과 잘못된 구현제품이 시험을 통과하지 못할 확률을 기반으로 비교 분석을 수행하며, 확률 값이 올바른지를 판단하기 위한 양측검정뿐만 아니라 확률 값이 기준 확률 이상인지 여부를 판단하기 위한 단측검정을 사용하는 경우에 대해서도 비교 분석을 수행한다. 비교 분석 결과 양측검정의 경우 Agresti-Coull 신뢰구간을 사용할 것을 추천하며, 단측검정의 경우 큰 크기의 표본에 대해서는 Agresti-Coull 신뢰구간을, 적은 크기의 표본에 대해서는 Wald 신뢰구간 또는 Agresti-Coull 신뢰구간을 선택적으로 사용할 것을 추천한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.837-841
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• 2008

In this paper, we consider interval probability as a unifying concept for uncertainty and Choquet integrals with resect to a capacity functional. By using interval probability, we will define an interval-valued capacity functional and Choquet integral with respect to an interval-valued capacity functional. Furthermore, we investigate Choquet weak convergence of interval-valued capacity functionals of random sets.

• 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.

• 응용통계연구
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• 제19권1호
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• pp.171-181
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• 2006

모비율 차이의 구간 추정에서 표준으로 인식되고 있는 Wald 신뢰구간은 모비율 구간 추정과 마찬가지로 포함확률의 근사성에서 문제가 있다는 것이 알려져 있다. 이에 대한 대안으로 모비율 차이의 신뢰구간에 대한 많은 연구가 있어 왔으나 대부분의 신뢰구간은 매우 복잡한 과정을 통해 얻어지게 되어 있어 실용성에 대한 문제가 제기될 수 있다. 이와 비교하여 Agresti와 Caffo(2000)에 의해 제시된 신뢰구간은 매우 간편한 식에 의해 구할 수 있어 이해하기 쉽고 포함확률과 포함확률의 평균절대오차에 있어 다른 복잡한 신뢰 구간과 필적할 수 있다. 그러나 Agresti-Caffo 신뢰 구간은 포함확률이 명목 신뢰수준을 상회하는 보수적인 구간으로 알려져 있다. 본 논문에서는 이승천(2005)에서 이항비율의 신뢰구간을 구하기 위해 사용된 가중 Polya 사후분포를 이용하여 두 모비율 차이의 신뢰구간을 구하였다. 이렇게 구하여진 신뢰구간은 간편성은 물론 Agresti-Caffo 신뢰구간의 보수성을 개선하였다.

• ETRI Journal
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• 제41권5호
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• pp.658-669
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• 2019

For dual-channel time-frequency (TF) overlapped signals with low sparsity in underdetermined blind source separation (UBSS), this paper proposes an effective method based on interval probability to estimate and expand the types of mixing matrices. First, the detection of TF single-source points (TF-SSP) is used to improve the TF sparsity of each source. For more distinguishability, as the ratios of the coefficients from different columns of the mixing matrix are close, a local peak-detection mechanism based on interval probability (LPIP) is proposed. LPIP utilizes uniform subintervals to optimize and classify the TF coefficient ratios of the detected TF-SSP effectively in the case of a high level of TF overlap among sources and reduces the TF interference points and redundant signal features greatly to enhance the estimation accuracy. The simulation results show that under both noiseless and noisy cases, the proposed method performs better than the selected mainstream traditional methods, has good robustness, and has low algorithm complexity.

• 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.

• 대한금속재료학회지
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• 제46권9호
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• pp.554-562
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• 2008

The distribution and prediction interval for the misorientation angle of grain boundary at which $Cr_2N$ was precipitated during heating at $900^{\circ}C$ for $10^4$ sec were newly estimated, and followed by the estimation of mathematical and median rank methods. The probability density function of the misorientation angle can be estimated by a statistical analysis. And then the ($1-{\alpha}$)100% prediction interval of misorientation angle obtained by the estimated probability density function. If the estimated probability density function was symmetric then a prediction interval for the misorientation angle could be derived by the estimated probability density function. In the case of non-symmetric probability density function, the prediction interval could be obtained from the cumulative distribution function of the estimated probability density function. In this paper, 95, 99 and 99.73% prediction interval obtained by probability density function method and cumulative distribution function method and compared with the former results by median rank regression or mathematical method.