다변량 경시적 자료 분석은 반복 측정된 자료에 존재하는 상관관계를 올바르게 추정하면서 자료를 분석해야 한다. 경시적 연구에서는 다변량 경시적 자료가 주로 생성되지만, 기존 통계적 모형은 대부분 단변량으로 분석되어 다변량 경시적 자료에 존재하는 복잡한 상관관계를 제대로 설명하지 못하게 된다. 따라서 본 논문에서는 복잡한 상관관계를 설명하기 위해 공분산 행렬을 모형화하는 다양한 방법에 대해 고찰한다. 그 중 수정된 콜레스키 분해, 수정된 콜레스키 블록분해와 초구분해를 살펴본다. 그리고 일반화 자기회귀모수 행렬이 가지는 희박성 문제를 해결하기 위해 베이지안 방법을 이용하여 청소년 패널 데이터를 분석한다. 청소년 패널 데이터는 다변량 경시적 자료이며, 반응 변수로는 학교 적응도, 학업 성취도, 휴대전화 의존도를 고려한다. 자기 상관 구조와 혁신 표준 편차 구조를 달리 가정하여 여러 모형을 비교한다. 가장 적합한 모형에 대해 학교 적응도와 학업 성취도에 대해 모든 설명 변수가 유의미하며, 휴대전화 의존도가 반응 변수일 때 사교육 시간을 제외한 모든 설명 변수가 유의미한 것으로 나타난다.
Anthropometric data is most basic materials in the all studies related with it. Therefore, in anthropometric data, not only consideration of the state of variance, but more various analysis is needed. This study selected the 13 parts that properly show a whole characteristics of human body and, anthropometric data were obtained through the actual measurements for male and female workers who were engaged in production factory. And, to interpret anthropometric data, principal component analysis of multivariate analysis methods was applied.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제24권6호
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pp.641-649
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2017
Multivariate confidence regions were defined using a chi-square distribution function under a normal assumption and were represented with ellipse and ellipsoid types of bivariate and trivariate normal distribution functions. In this work, an alternative confidence region using the multivariate quantile vectors is proposed to define the normal distribution as well as any other distributions. These lower and upper bounds could be obtained using quantile vectors, and then the appropriate region between two bounds is referred to as the quantile confidence region. It notes that the upper and lower bounds of the bivariate and trivariate quantile confidence regions are represented as a curve and surface shapes, respectively. The quantile confidence region is obtained for various types of distribution functions that are both symmetric and asymmetric distribution functions. Then, its coverage rate is also calculated and compared. Therefore, we conclude that the quantile confidence region will be useful for the analysis of multivariate data, since it is found to have better coverage rates, even for asymmetric distributions.
본 논문은 전라남도에서 측정한 태양광 발전 데이터를 기반으로 발전량 예측값을 도출하기 위한 연구이다. 발전량 측정을 위해 인버터에서 직류, 교류, 환경데이터와 같은 다변량 변수를 측정하였고, 측정값의 안정성과 신뢰성 확보를 위한 전처리 작업을 수행하였다. 상관관계 분석은 부분자기상관함수(PACF: Partial Autocorrelation Function)을 활용하여 시계열 데이터에서 발전량과 상관성이 높은 데이터만을 예측을 위해 사용하였다. 태양광 발전량 예측을 위해 딥러닝 모델을 이용하여 발전량을 측정했고, 예측 정확도를 높이기 위해 각 다변량 변수의 상관관계 분석 결과를 이용하였다. 정제된 데이터를 활용한 학습은 기존 데이터를 그대로 사용했을 때 보다 안정되었고, 상관관계 분석 결과를 반영하여 다변량 변수 중 상관성이 높은 변수만을 활용하여 태양광 발전량 예측 알고리즘을 개선하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권2호
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pp.301-309
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2009
다차원척도법은 다변량분석에서 개체들을 대상으로 변수들을 측정한 후에 개체들 사이의 비유사성을 측정하고, 그 값들 혹은 반복하여 측정된 경우에는 그 값들의 평균을 이용하여 개체들을 저차원의 공간상에 도시화시켜 표현하는 분석방법이다. 본 논문에서는 응답자의 답변에 기초하여 비유사성을 측정할 때 이상치 또는 응답자의 답변이 불성실할 경우 발생하는 변이문제와 개체들 간의 거리에 대한 통계적 추론 문제에 붓스트랩 방법을 적용하는 내용을 다루고, 활용가능성을 무료일간지에 대한 유사성 평가 자료를 이용하여 실증적으로 분석하였다.
Background: The hepatocellular carcinoma is very common in China. Our aim in this report was to investigate clinical and pathological factors based on the current decade data that could influence prognosis of HCC patients after hepatectomy. Methods: Between 2002 and 2009, all patients undergoing hepatectomy for HCC were followed up and reviewed retrospectively. Prognostic factors were studied by univariate and multivariate analysis, with Kaplan-Meier and Cox multivariate survival analyses. Results: Complete clinicopathologic and follow-up data were available for 114 patients. The estimated cumulative survival rates at 1, 3, and 5 yr were 84.6%, 60.2% and 51.8%, respectively. On univariate analysis, key prognostic factors were AFP level, GGT level, tumor size, number of tumors, portal vein invasion, liver cirrhosis status and TNM stage. In the multivariate analysis, tumor size, GGT level, liver cirrhosis status and portal vein invasion were significantly associated with patients' prognosis. Conclusion: Through follow-up of a relatively large cohort of Chinese patients, tumor size, GGT level, liver cirrhosis status, portal vein invasion were revealed as important factors for long-term survival after hepatectomy. Early diagnosis for tumor and the improvement of liver function before surgery are important ways to improve the prognosis.
국내 2개 선박회사로부터 입수한 1978년부터 1986년까지의 중요 기관고장에 관한 자료를 주성분분석법에 의하여 분석한 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 분석결과는 각성분의 인자부하량 크기에 따라 전기.자동제어기기, 보기류, 배관계, 과급기.냉동기류, 주기관계의 5그룹으로 나눌 수 있다. 2. 기기의 고장현상을 발열.소손, 고장원인은 부식.마모 및 오조작, 그리고 기기이상검출의 수단은 누설.혼탁 등이 매우 높은 비중을 차지하고 있다. 3. 주기관의 고장원인은 연료.윤활유 불량이 가장 큰 비중을 차지하며 주로 진동.이음에 의하여 이상을 검출하는 경우가 많다. 4. 전기.자동제어기기 고장은 피해도 비교적 적으며 기계계의 고장 피해는 큰 편이다. 5. 주기관 등은 기기이상의 확실한 사실에 의하여 이상이 검지되는 경향이 매우 강하며 보기류, 과급기.냉동기.에어콘 등은 운전원의 감각적 판단에 의하여 이상이 검지되는 경향이 강하다.
This study was conducted to evaluate water quality in the Mankyung River using multivariate analysis. The analysis data which was surveyed from January 1996 to December 2002 in Mankyung river was aquired by the ministry of environment. Twelve water quality parameters were determined on each survey. The results were summarized as follow; Water quality in the Mankyung River could be explained up to 74.90% by four factors which were included in loading of organic matter and nutrients by the tributaries(43.28%), seasonal variation(10.40%), loading of pathogenic bacteria by domestic sewage of Gapcheon (12.41%) and internal metabolism in river(8.81%). The result of cluster analysis by station was classified into three group that has different water quality characteristics. Especially, Iksan river was appeared to considerable water quality characteristics against other station. In monthly cluster analysis, three group was classified by seasonal characteristics. Also, in yearly cluster analysis, three group was classified. It is necessary to control the pollutant loadings by domestic sewage and livestock waste for water quality management of Mankyung river.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권3호
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pp.533-545
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2017
분위수 회귀모형은 반응변수의 조건부 분포에 대하여 포괄적이고 유용한 통계적 정보를 제공한다. 그러나 많은 실제 자료는 설명변수와 반응변수가 비선형의 관계를 갖고 있어 전통적인 선형 분위수 회귀모형은 왜곡되고 잘못된 결과를 초래할 수 있다. 또한 자료의 복잡성이 증가하여 반응변수가 여러개인 다변량 자료의 분석에 대한 보다 정확한 예측과 더불어 풍부한 해석에 대한 요구가 증가하고 있다. 이러한 이유로 본 연구에서는 다변량 분위수 회귀나무 모형을 제안하였다. 본 연구에서는 기존의 다변량 회귀나무 모형의 분할변수 선택 알고리즘의 문제점을 지적하고 향상된 분할변수 선택 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 합리적인 계산시간으로 적용 가능하며 분할변수 선택에서 편향 발생의 문제를 갖지 않는 동시에 기존 방법보다 더 정확하게 분할변수를 선택할 수 있있다. 본 연구에서는 모의실험과 실증 예제를 통해 제안한 방법의 우수한 성능과 유용성을 확인하였다.
환경생태 자료 분석에 사용된 많은 자료가 시간에 따라 얻어지고 있다. 조사된 시점의 수가 적은 경우에는 자료가 충분한 정보를 주지 않기 때문에 반복 측정하거나 여러 지점을 조사하여 종합적인 분석을 수행하게 된다. 이때 사용하는 방법이 경시적 자료 분석(longitudinal data analysis) 또는 혼합모형(mixed model) 분석이다. 그러나 시점의 수가 많아 정보의 양이 충분하다면 반복적인 자료가 필요하지 않으며 이러한 자료는 시계열 분석 기법을 이용하여 분석하게 된다. 특히 현재와 같이 다수의 시점에서 얻어진 자료의 수가 많아지고 있는 상항에서 각 변수 간에 서로 어떤 영향을 주는지 또는 향후 어떤 경향을 띠게 되는지 예측을 원한다면 시계열 분석 기법을 사용하여 자료를 분석해야 한다. 본 연구에서는 단변량 시계열 분석(univariate time series analysis), 개입 분석(intervention time series model), 전이함수 모형 분석(transfer function model), 다변량 시계열 분석(multivariate time series model) 기법을 소개하고 현재까지 진행된 국내외 연구 논문을 살펴보았다. 또한 향후 환경생태 자료 분석에서 중요하게 사용될 수 있는 오차수정 모형(error correction model)을 소개하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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