• 제목/요약/키워드: multivariate

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다변량 추계학적 모형을 이용한 낙동강 유역의 가뭄해석에 관한 연구 (Drought Analysis of Nakdong River Basin Based on Multivariate Stochastic Models)

  • 허준행;김경덕;조원철
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제30권2호
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    • pp.155-163
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    • 1997
  • 본 연구에서는 낙동강유역 진동, 현풍, 왜관 지점의 연평균 유량자료에 대하여 다변량 추계학적 모형올 적용하여 가뭄특성을 해석하였다. 추계학적 모형으로는 다변량 자기회귀 (MAR) 모형과 다변량 contemporaneous 자기회귀 (MCAR) 모형올 사용하였으며, 잔차계열의 왜곡도 검사, 계열상관도(correlogram) 등의 적합도 검정을 통하여 MCAR(1) 모형과 MAR(1) 모형올 적정 모형으로 선정하였다. 또한 MCAR(1) 모형과 MAR(1) 모형에 의해 모의발생된 자료 모두 실제자료의 기본적인 통계값과 매우 비슷하게 나타났다. 따라서 모의발생된 다양한 크기의 자료를 통하여 산정된 3개 지점의 재현기간별 가뭄특성치, 예를 들변 가뭄기간, 가뭄부족량, 가뭄강도 둥은 비교적 잘 재현된 것으로 판단된다. 위와 같이 산정된 가뭄특성치는 중.장기간 수자원 공급체계를 위한 계획과 설계에 중요한 정보를 제공할 것으로 기대된다.

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다변량 관리도를 활용한 블로거 정서 변화 탐지 (Detection of the Change in Blogger Sentiment using Multivariate Control Charts)

  • 문정훈;이성임
    • 응용통계연구
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    • 제26권6호
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    • pp.903-913
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    • 2013
  • 최근 소셜 네크워크 서비스의 발달로 인해 개인의 감정이나 의견을 표현하는 소셜 데이터들이 하루에도 수백만 건씩 생산되고 있다. 또한 소셜 데이터는 개인의 의견에 또 다른 생각을 더하는 등 정보의 생산과 소비가 누구나 가능해짐으로써 사회현상을 잘 반영해주는 도구로 성장하고 있다. 본 연구에서는 블로그에 올라온 부정적인 감성어들을 분석하여 블로거의 감성변화를 탐지하기 위해 다변량 관리도를 이용하고자 한다. 이를 위해 2008년 1월 1일부터 2009년 12월 31일 사이에 생성되었던 모든 블로그를 사용하였다. 품질 특성치가 다변량으로 주어지는 경우 호텔링의 $T^2$ 관리도가 널리 사용된다. 그러나 이 관리도는 품질 특성치들의 분포가 다변량 정규분포라는 가정을 하고 있어, 비정규 다변량 자료에 대한 관리도의 성능은 좋지 않다. 이에 본 논문에서는 Sun과 Tsung (2003)이 제안한 써포트 벡터머신에서 단일 집합 분류 기법 중 하나인 SVDD(support vector data description) 알고리즘과 이를 확장한 K-관리도를 소개하고, 실제 데이터 분석에 적용해 보았다.

Relationships Among Some Concepts of Multivariate Negative Dependence

  • Kim, Tae-Sung;Baek, Jong-il
    • Journal of the Korean Statistical Society
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    • 제20권1호
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    • pp.77-83
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    • 1991
  • In this article various notions of multivariate negative dependence for random variables are obtained. Various properties and interrelationships are also derived from these notions. Several counterexamples are given to illustrate that other implications may not hold.

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The System for Checking Multivariate Normality and Outliers

  • 강명래;최용석
    • 한국통계학회:학술대회논문집
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    • 한국통계학회 2000년도 추계학술발표회 논문집
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    • pp.253-255
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    • 2000
  • 다변량분석 기법을 사용하기 위해서는 자료가 정규성(normality)가정을 만족해야한다. 본 연구에서는 GUI(graphic user interface)환경 하에서 일변량(univariate)과 다변량자료(multivariate data)의 정규성검정, 이상치(outliers)제거 및 변수변환(variable transformation)을 지원하는 시스템을 구축하여 사용자들이 보다 편리하게 사용할 수 있음을 소개 하고자 한다.

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Asymptotic Relative Efficiencies of Chaudhuri′s Estimators for the Multivariate One Sample Location Problem

  • Park, Kyungmee
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제8권3호
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    • pp.875-883
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    • 2001
  • We derive the asymptotic relative efficiencies in two special cases of Chaudhuri's estimators for the multivariate one sample problem. And we compare those two when observations are independent and identically distributed from a family of spherically symmetric distributions including normal distributions.

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On the Distribution of the Scaled Residuals under Multivariate Normal Distributions

  • Cheolyong Park
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제5권3호
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    • pp.591-597
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    • 1998
  • We prove (at least empirically) that some forms of the scaled residuals calculated from i.i.d. multivariate normal random vectors are ancillary. We further show that, if the scaled residuals are ancillary, then they have the same distribution whatever form of rotation is rosed to remove sample correlations.

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INFLUENCE ANALYSIS FOR A LINEAR HYPOTHESIS IN MULTIVARIATE REGRESSION MODEL

  • Kim, Myung-Geun
    • Journal of applied mathematics & informatics
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    • 제13권1_2호
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    • pp.479-485
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    • 2003
  • The influence of observations on the Wilks' lambda test of a linear hypothesis in multivariate regression is investigated using the local influence method. The perturbation scheme of case-weights is considered. A numerical example is given to show the effectiveness of the local influence method in identifying the influential observations.

DEPENDENCE IN M A MODELS WITH STOCHASTIC PROCESSES

  • KIM, TAE-SUNG;BAEK, JONG-IL
    • 호남수학학술지
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    • 제15권1호
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    • pp.129-136
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    • 1993
  • In this paper we present of a class infinite M A (moving-average) sequences of multivariate random vectors. We use the theory of positive dependence to show that in a variety of cases the classes of M A sequences are associated. We then apply the association to establish some probability bounds and moment inequalities for multivariate processes.

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