우리는 이변량 경시적 자료의 조건부 결합 분포를 추정하기 위하여 회귀 모형과 코플라 모형을 연구하였다. 주변 분포의 추정을 위하여 시변 변환 모형을 고려하였고, 이변량 반응변수 각각에 대한 주변 분포를 가우시안 코플라를 이용하여 결합하여 조건부 결합 분포를 추정하였다. 우리가 제안한 모형은 조건부 평균 모형만으로 자료를 설명하기 어려운 경우에 적용될 수 있다. 시변 변환 모형과 가우시안 코플라 모형을 결합한 본 논문의 방법은 반복 측정된 이변량 경시적 자료에 대한 모형화가 용이하며 해석하기 쉬운 장점이 있다. 우리는 본 논문의 방법을 반복 측정된 이변량 콜레스테롤 자료를 분석하는데 적용하여 보았다.
파고와 주기 결합분포는 그 공학적 가치에도 불구하고, 주기에 대한 해석 모형의 부재로 인해 파고 분포에 비해 상대적으로 소홀히 다루어져, 현재 비선형성이 주기분포에 미치는 영향에 대해서도 서로 다른 의견이 상존한다. 이에 비해 파고 분포의 경우, 많은 노력이 이루어져 성과가 상당하나, 아직 이러한 성과는 파고와 주기 결합분포로 확대되지 못하였다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 먼저 파고와 주기의 결합분포를 조건부 주기 분포와 파고 분포의 곱으로 정의하였다. 이어 비선형 불규칙 파동계에서의 파고 분포, 임의의 대역폭을 지니는 비선형 불규칙 파랑계에서의 파고분포를 유도하고, 이를 Longuet-Higgins(1975, 1983), Cavanie et al.(1976)의 조건부 주기확률분포와 결합하여 새로운 파고와 주기 결합분포를 제시하였다. 검증과정은 Wallops 스펙트럼에 기초하여 수치 모의된 파랑시계열자료와 경사가 1:15인 단조해안에서 진행되는 불규칙 파랑 천수과정 수치모의를 통해 얻은 강비선형 파랑자료를 활용하여 수행되었으며, 모의 결과 finite banded waves를 대상으로 한 파고 분포와 Cavanie et al. (1976)의 조건부 주기 확률분포를 활용하는 경우 가장 근접한 결과를 얻을 수 있었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권3호
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pp.689-700
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2016
본 논문에서는 이변량 경시적 자료의 조건부 결합 분포를 추정하기 위하여 회귀 모형과 코플라 모형을 연구하였다. 주변 분포의 추정을 위하여 시변 전환 모형을 고려하였고, 이변량 반응변수 각각에 대한 주변 분포를 경험 분포를 이용한 비모수적 코플라를 이용하여 결합하여 조건부 결합 분포를 추정하였다. 주변 분포 모형의 모수 추정치는 추정방정식의 해로 얻어낼 수 있으며 우리가 제안한 모형은 조건부 평균 모형만으로 자료를 설명하기 어려운 경우에 적용될 수 있다. 시변 전환 모형과 비모수적 코플라 모형을 결합한 본 논문의 방법은 반복 측정된 이변량 경시적 자료에 대한 모형화가 모형에 대한 가정에서 비교적 자유로운 장점이 있다. 우리는 본 논문의 방법을 반복 측정된 이변량 콜레스테롤 자료를 분석하는데 적용하여 보았다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제20권3호
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pp.169-174
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2013
The ROC curve is drawn with two conditional cumulative distribution functions (or survival functions) of the univariate random variable. In this work, we consider joint cumulative distribution functions of k random variables, and suggest a ROC curve for multivariate random variables. With regard to the values on the line, which passes through two mean vectors of dichotomous states, a joint cumulative distribution function can be regarded as a function of the univariate variable. After this function is modified to satisfy the properties of the cumulative distribution function, a ROC curve might be derived; moreover, some illustrative examples are demonstrated.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제24권5호
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pp.507-518
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2017
Volatility plays a crucial role in theory and applications of asset pricing, optimal portfolio allocation, and risk management. This paper proposes a combined model of autoregressive moving average (ARFIMA), generalized autoregressive conditional heteroscedasticity (GRACH), and skewed-t error distribution to accommodate important features of volatility data; long memory, heteroscedasticity, and asymmetric error distribution. A fully Bayesian approach is proposed to estimate the parameters of the model simultaneously, which yields parameter estimates satisfying necessary constraints in the model. The approach can be easily implemented using a free and user-friendly software JAGS to generate Markov chain Monte Carlo samples from the joint posterior distribution of the parameters. The method is illustrated by using a daily volatility index from Chicago Board Options Exchange (CBOE). JAGS codes for model specification is provided in the Appendix.
균질토 사면에서 진행성 파괴에 대한 확를론적 모델이 제시되었다. 파괴면 위의 어떤 절편에 대한 국부적인 Safety Margin은 정규분포차 가정하였다. 파괴면을 따라 존재하는 전단강도의 불확실성은 1차원 Random Field Models로 표현되었다. 이 연구에서는 파괴가 Toe에서 시작되어 사면 정상까지 진행되는 경우만을 고려하였다. 파괴면위의 어느 두 인접 절편의 Safety Margin의 Joint Distribution은 Bivariate Normal로 가정하였다. 활동파괴의 전체적인 파괴확률은 일련의 Conditional events의 급으로 표현되었다. 최종적으로 개발된 절차가 절취사면의 신뢰도를 얻기 위하여 한 예에 적용되었다.
International Journal of Reliability and Applications
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제18권2호
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pp.65-82
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2017
Abstract. Camilo Dagum proposed several variants of a new model for the size distribution of personal income in a series of papers in the 1970s. He traced the genesis of the Dagum distributions in applied economics and points out parallel developments in several branches of the applied statistics literature. The main aim of this paper is to define a bivariate Dagum distribution so that the marginals have Dagum distributions. It is observed that the joint probability density function and the joint cumulative distribution function can be expressed in closed forms. Several properties of this distribution such as marginals, conditional distributions and product moments have been discussed. The maximum likelihood estimates for the unknown parameters of this distribution and their approximate variance-covariance matrix have been obtained. Some simulations have been performed to see the performances of the MLEs. One data analysis has been performed for illustrative purpose.
Jehanzaib, Muhammad;Kim, Ji Eun;Park, Ji Yeon;Kim, Tae-Woong
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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pp.151-151
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2019
Because drought is a complex and stochastic phenomenon in nature, statistical approaches for drought assessment receive great attention for water resource planning and management. Generally drought characteristics such as severity, duration and intensity are modelled separately. This study aims to develop a relationship between drought characteristics using a bivariate copula model. To achieve the objective, we calculated the Standardized Precipitation Index (SPI) using rainfall data at 6 rain gauge stations for the period of 1961-1999 in Jehlum River Basin, Pakistan, and investigated the drought characteristics. Since there is a significant correlation between drought severity and duration, they are usually modeled using different marginal distributions and joint distribution function. Using exponential distribution for drought severity and log-logistic distribution for drought duration, the Galambos copula was recognized as best copula to model joint distribution of drought severity and duration based on the KS-statistic. Various return periods of drought were calculated to identify time interval of repeated drought events. The result of this study can provide useful information for effective water resource management and shows superiority against univariate drought analysis.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권2호
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pp.421-433
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2017
The CTE (conditional tail expectation) is a useful risk management measure for a diversified investment portfolio that can be generally estimated by using a transformed univariate distribution. Hong et al. (2016) proposed a multivariate CTE based on multivariate quantile vectors, and explored its characteristics for multivariate normal distributions. Since most real financial data is not distributed symmetrically, it is problematic to apply the CTE to normal distributions. In order to obtain a multivariate CTE for various kinds of joint distributions, distribution fitting methods using copula functions are proposed in this work. Among the many copula functions, the Clayton, Frank, and Gumbel functions are considered, and the multivariate CTEs are obtained by using their generator functions and parameters. These CTEs are compared with CTEs obtained using other distribution functions. The characteristics of the multivariate CTEs are discussed, as are the properties of the distribution functions and their corresponding accuracy. Finally, conclusions are derived and presented with illustrative examples.
본 연구에서는 이변량 극치분포를 이용하여 연최대치 호우사상을 평가하였다. 이를 위해 특정 재현기간을 가지는 호우사상의 강우량을 비동시결합 재현기간, 동시결합 재현기간 그리고 구간조건부 결합재현기간의 세 가지를 이용하여 산정하였다. 이때, 결합재현기간별 호우사상의 값의 크기가 서로 다르게 산정되는 이유를 이변량 분포의 확률특성을 보여주는 사분면을 이용하여 설명하였다. 호우지속기간 24시간인 경우에 동시결합재현기간을 이용하여 산정한 확률강우량은 전통적인 방법으로 얻어진 강우지속기간 24시간의 확률강우량과 유사하게 나타났다. 이러한 결과는 전통적인 강우빈도해석의 제약사항을 극복하는데 도움이 될 것으로 보여진다. 이변량 빈도해석으로 얻어진 확률호우사상은 저류시설물의 계획시 통계적으로 보다 유용하면서도 간단한 설계 호우사상을 제공할 수 있을 것으로 보여진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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