• 제목/요약/키워드: multivariate normal

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Critical Multiple Correlation Coefficient for Improving Mean and Variance in Augmenting Hydrologic Samples

  • Heo, Jun-Haeng
    • Korean Journal of Hydrosciences
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    • 제6권
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    • pp.13-22
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    • 1995
  • The augmenting hydrologic data using a correlation procedure has been used to improve the estimates of the mean and variance at the site of interest with short record when one or more near by sites with longer records are available. The variance of the unbiased maximum likelihood estimator of $ derived by Moran based on the multivariate normal distribytion is modified into the form of Matalas and Jacobs for the biveriate normal distribution to get the critical minimum values of the multiple correlation coefficient which give the improvement for estimating the variance at the site of interest. Those values are tabulated for various lengths of short records and the number of sites.

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New Dispersion Function in the Rank Regression

  • Choi, Young-Hun
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제9권1호
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    • pp.101-113
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    • 2002
  • In this paper we introduce a new score generating (unction for the rank regression in the linear regression model. The score function compares the $\gamma$'th and s\`th power of the tail probabilities of the underlying probability distribution. We show that the rank estimate asymptotically converges to a multivariate normal. further we derive the asymptotic Pitman relative efficiencies and the most efficient values of $\gamma$ and s under the symmetric distribution such as uniform, normal, cauchy and double exponential distributions and the asymmetric distribution such as exponential and lognormal distributions respectively.

다변량 조건부 꼬리 기대값 (Multivariate conditional tail expectations)

  • 홍종선;김태우
    • 응용통계연구
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    • 제29권7호
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    • pp.1201-1212
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    • 2016
  • 시장위험 관리를 위한 Value at Risk(VaR)는 금융기관들이 선호하는 기법이지만, 투자가 실패한 경우에 손실금액에 대하여는 설명할 수 없다는 문제점이 있다. VaR의 한계를 보완하는 대안적인 위험측정도구인 Conditional Tail Expectation(CTE)는 VaR를 초과하는 조건부 기대값으로 정의된다. 포트폴리오에 대한 CTE를 추정하는 실제금융시장에서는. 일반적으로는 다변량 손실률을 일변량 분포로 변환하여 VaR을 추정하고 CTE를 구하지만, 본 연구에서는 다차원 분위벡터를 이용하여 다변량 CTE들을 제안한다. 그리고 일변량 CTE들의 관계를 확장하여 다변량 CTE들의 관계식을 유도하였다. 다양한 분산-공분산행렬을 갖는 이변량과 삼변량의 정규분포로부터 다변량 CTE들을 구하고 CTE들의 관계식을 구현하면서 고차원 분포로의 확장 가능성을 설명하였다. 이변량과 삼변량의 실증 예제를 통해 제안한 이론을 탐색하고, 기존의 CTE와 비교하였다. 다변량 변수들의 분산-공분산행렬과 다변량 분위벡터를 사용한 다변량 CTE가 일변량으로 변환하여 구한 CTE보다 작은 값을 갖는 것을 발견하였다. 그러므로 본 연구에서 제안한 다변량 CTE는 보다 적은 위험성을 나타내는 추정량이며, 포트폴리오를 구성하는 여러 기업을 동시에 고려하는 분산 투자 전략을 세우는 경우에 이런 다변량 CTE를 사용하는 적극적인 투자가 가능하다는 장점이 있다.

애성환자에서 음향지표인 RAP, PPQ 및 APQ의 유용성 (Significance of Acoustic Parameter - RAP, PPQ, APQ- in Hoarseness)

  • 안철민;이종혁;강현국;이용배
    • 대한후두음성언어의학회지
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    • 제6권1호
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    • pp.22-26
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    • 1995
  • Change of voice, espicially hoarseness show irregular vibration of vocal cord. So, computerized acoustic analysis has presented many acoustic parameters for objective evaluation of voice. We objectively investigated the vocal vibration of normal persons and hoarseness patients in Korea. The RAP(relative average perturbation), PPQ(pitch period perturbation quotient) and APQ(amplitude perturbation quotient) of normal persons were compared with that of hoarseness patients with multidimensional voice program for the possibility of distinguishing the pathologic vocal vibration from normal. Authors agree that RAP, PPQ and APQ showed interesting differences between the normal and the hoarseness patients by the multivariate statistical analysis. In conculusion, relative average perturbation, pitch period perturbation and amplitude perturbation quotient might be meangingful screening parameters distinguishing hoarseness patients from normal.

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Discriminant Analysis with Icomplete Pattern Vectors

  • Hie Choon Chung
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제4권1호
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    • pp.49-63
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    • 1997
  • We consider the problem of classifying a p x 1 observation into one of two multivariate normal populations when the training smaples contain a block of missing observation. A new classification procedure is proposed which is a linear combination of two discriminant functions, one based on the complete samples and the other on the incomplete samples. The new discriminant function is easy to use.

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OUTLIER DETECTION BASED ON A CHANGE OF LIKELIHOOD

  • Kim, Myung-Geun
    • Journal of applied mathematics & informatics
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    • 제26권5_6호
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    • pp.1133-1138
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    • 2008
  • A general method of detecting outliers based on a change of likelihood by using the influence function is suggested. It can be applied to all kinds of distributions that are specified by parameters. For the multivariate normal case, specific computations are made to get the corresponding conditional influence function. A numerical example is provided for illustration.

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A VARIABLE SELECTION IN HETEROSCEDASTIC DISCRIVINANT ANALYSIS : GENERAL PREDICTIVE DISCRIMINATION CASE

  • Kim, Hea-Jung
    • Journal of the Korean Statistical Society
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    • 제21권1호
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    • pp.1-13
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    • 1992
  • This article deals with variable selection problem under a newly formed predictive heteroscedastic discriminant rule that accounts for mulitple homogeneous covariance matrices across the K multivariate normal populations. A general version of predictive discriminant rule, a variable selection criterion, and a criterion for stopping with further selection are suggested. In a simulation study the practical utilities of those considered are demonstrated.

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On Computing a Cholesky Decomposition

  • Park, Jong-Tae
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제3권2호
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    • pp.37-42
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    • 1996
  • Maximum likelihood estimation of Cholesky decomposition is considered under normality assumption. It is shown that maximum liklihood estimation gives a Cholesky decomposition of the sample covariance matrix. The joint distribution of the maximum likelihood estimators is derived. The ussual algorithm for a Cholesky decomposition is shown to be equivalent to a maximumlikelihood estimation of a Cholesky root when the underlying distribution is a multivariate normal one.

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이변량 지역빈도해석을 이용한 우리나라 극한 강우 분석 (Bivariate regional frequency analysis of extreme rainfalls in Korea)

  • 신주영;정창삼;안현준;허준행
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제51권9호
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    • pp.747-759
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    • 2018
  • 다변량 빈도해석과 지역빈도해석의 장점을 동시에 가지는 다변량 지역빈도해석은 다양한 변수를 고려함으로써 수문 현상에 대하여 많은 정보를 얻을 수 있고 많은 가용 자료 수로 인하여 높은 정확도의 분석결과를 도출할 수 있다. 현재까지는 우리나라의 강우 자료를 이용하여 다변량 지역빈도해석이 시도된 적이 없어 국내의 강우 자료를 대상으로 다변량 지역빈도해석의 적용성을 검토할 필요가 있다. 본 연구에서는 다변량 지역빈도해석의 매개변수 추정, 최적 분포형 선정, 확률수문량 성장곡선 추정 등에 집중하여 이변량 수문자료인 연 최대 강우량-지속기간 자료에 대하여 이변량 지역빈도해석의 적용성을 평가하였다. 기상청 71개 지점에 대하여 분석을 실시하였다. 본 연구를 통해 적용된 지역강우자료의 최적 copula 모형으로는 Frank와 Gumbel copula 모형이 선택되었고 주변분포형에 대해서는 지역별로 Gumbel과 대수정규분포와 같은 다양한 분포형이 최적 분포형으로 선택되었다. 상대제곱근오차(relative root mean square error)를 기준으로 지역빈도해석이 지점빈도해석보다 안정적이고 정확한 확률수문량 곡선 추정을 하였다. 이변량 강우분석에서 지역빈도해석을 적용하면 안정적인 수공구조물 설계기준 제시와 강우-지속기간 관계를 모형화 할 수 있을 것으로 기대된다.

다변량 Monte Carlo 기법을 이용한 추계학적 강우 변동 생성기법에 관한 연구 (A Study on Generation of Stochastic Rainfall Variation using Multivariate Monte Carlo method)

  • 안기홍;한건연
    • 한국방재학회 논문집
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    • 제9권3호
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    • pp.127-133
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    • 2009
  • 본 연구에서는 다변량 Monte Carlo 기법을 이용하여 무차원 누가강우량 곡선을 생성하였다. 이를 위해 30년 이상의 관측년수를 갖는 강우자료를 활용하여 강우사상을 분리하고 이를 무차원화하여 강우의 지역적, 시간적 변동성을 제거하였다. 그리고 이들 무차원화된 누가강우량곡선을 4가지 형태로 구분하여 강우자료 특성을 반영한 누가강우량 곡선을 생성하였다. 무차원 누가 강우량 곡선의 절점이 항상 0이상이고 전체의 합이 1이 되어야 하는 제약조건을 극복하기 위해 log-ratio 기법을 도입하였고 Monte Carlo 기법을 이용한 다변량 생성시 요구되는 정규화와 상관계수 반영의 문제점을 Johnson 시스템과 직교변환을 도입하여 모형에 적용함으로서 제약조건을 극복할 수 있었다. 본 연구에서 적용한 다변량 Monte Carlo 기법을 이용한 강우변동생성기법은 실제 강우량 자료의 특성을 가공없이 반영할 수 있어 해당 유역의 특성을 정확히 반영할 수 있었고 유역의 홍수대책 수립, 수공구조물 설계 및 분석 등 활용성이 매우 클 것으로 판단된다.