The Non-parametric Analysis is powerful in data test especially for the non- normality water quality data. The data at three monitoring stations of the Tam-Jin River were evaluated for their normality using Skewness, Q-Q plot and Shapiro-Willks tests. Various constituent of water quality data including temperature, pH, DO, SS, BOD, COD, TN and TP in the period of January 1994 to December 2004 were used as dataset. Shapiro-Willks normality test was carried out for a test 5% significance level. Most water quality data except DO at monitoring stations 1 and 2 showed that data does not normally distributed. It is indicating that non-parametric method must be used for a water quality data. Therefore, a homogeneity was conducted by Mann-Whitney U test (p<0.05). Two stations were paired in three pairs of such stations. Differences between stations 1, 2 and stations 1, 3 for pH, BOD, COD, TN and TP were meaningful, but Tam-Jin 2 and 3 stations did not meaningful. In addition, a narrow gap of the water quality ranges is not a difference. Categories in which all three pairs of stations (1 and 2, 2 and 3, 1 and 3) in the Tam-Jin River showed difference in water quality were analyzed on TN and TP. The results of in this research suggest a right analysis in the homogeneity test of water quality data and a reasonable management of pollutant sources.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권6호
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pp.1349-1357
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2013
임상시험에서 적당한 크기의 표본 수 결정은 통계적으로 유의한 연구결과의 도출과 연구수행의 효율적인 비용을 산출하기 위해서 중요한 사항 중의 하나이다. 기존의 비열등성 시험에서 표본 수 계산방법에는 t 검정법을 이용한 모수적 방법이 있고, Wilcoxon 순위합 검정을 이용하여 Wang 등 (2003)이 제안한 표본 수 계산방법을 Kim과 Kim (2007)이 비열등성 시험에 확장시켜 적용하여 제시한 비모수적 방법이 있다. 본 논문에서는 Orban과 Wolfe (1982)가 제안한 선형위치통계량의 검정법에 Kim (1994)이 계산한 검정력의 결과를 이용한 표본 수 계산 방법을 제안하고, 그에 따른 표본 수 계산결과를 기존에 제시된 표본 수 계산 결과와 비교하였다. 그 결과 기존의 방법들보다 본 논문에서 제안하는 방법으로 계산한 경우의 표본 수가 가장 작게 나왔다. 따라서 모집단에 대해서 구체적인 분포함수를 가정하기 힘든 경우 모수적 방법을 이용하게 되면 검정력이 떨어지거나 유의수준을 제어하지 못하는 문제점을 보완하고, 모수적 방법에 비해 표본 수가 크게 나와 시간이나 비용 면에서 효율적이지 않았던 Wilcoxon 순위합 검정을 이용한 방법의 단점을 보완할 수 있는 방법으로 본 논문에서 제시한 위치 (placement)를 이용한 표본 수 계산이 이용될 수 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권3호
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pp.685-695
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2017
The traditional mixture of experts (ME) modeled the gate network using a certain parametric function. However, if the assumed parametric function does not properly reflect the true nature, the prediction strength of ME would become weak. For example, the parametric ME often uses logistic or multinomial logistic models for the network model. However, this could be very misleading if the true nature of the data is quite different from those models. Although, in this case, we may develop more flexible parametric models by extending the model at hand, we will never be free from such misspecification problems. In order to alleviate such weakness of the parametric ME, we propose to use the semi-parametric mixture of experts (SME) in which the gate network is estimated in a non-parametrical way. Based on this, we compared the performance of the SME with those of ME and neural networks via several simulation experiments and real data examples.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제26권5호
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pp.519-526
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2019
Response dimension reduction in a sufficient dimension reduction (SDR) context has been widely ignored until Yoo and Cook (Computational Statistics and Data Analysis, 53, 334-343, 2008) founded theories for it and developed an estimation approach. Recent research in SDR shows that a semi-parametric approach can outperform conventional non-parametric SDR methods. Yoo (Statistics: A Journal of Theoretical and Applied Statistics, 52, 409-425, 2018) developed a semi-parametric approach for response reduction in Yoo and Cook (2008) context, and Yoo (Journal of the Korean Statistical Society, 2019) completes the semi-parametric approach by proposing an unstructured method. This paper theoretically discusses and provides insightful remarks on three versions of semi-parametric approaches that can be useful for statistical practitioners. It is also possible to avoid numerical instability by presenting the results for an orthogonal transformation of the response variables.
We consider the following semi-parametric non-linear mixed effect regression model : y\ulcorner=f($\chi$\ulcorner;$\beta$)+$\sigma$$\mu$($\chi$\ulcorner)+$\sigma$$\varepsilon$\ulcorner,i=1,…,n,y*=f($\chi$;$\beta$)+$\sigma$$\mu$($\chi$) where y'=(y\ulcorner,…,y\ulcorner) is a vector of n observations, y* is an unobserved new random variable of interest, f($\chi$;$\beta$) represents fixed effect of known functional form containing unknown parameter vector $\beta$\ulcorner=($\beta$$_1$,…,$\beta$\ulcorner), $\mu$($\chi$) is a random function of mean zero and the known covariance function r(.,.), $\varepsilon$'=($\varepsilon$$_1$,…,$\varepsilon$\ulcorner) is the set of uncorrelated measurement errors with zero mean and unit variance and $\sigma$ is an unknown dispersion(scale) parameter. On the basis of finite-sample, small-dispersion asymptotic framework, we derive an absolute lower bound for the asymptotic mean squared errors of prediction(AMSEP) of the regular-consistent non-linear predictors of the new random variable of interest y*. Then we construct an optimal predictor of y* which attains the lower bound irrespective of types of distributions of random effect $\mu$(.) and measurement errors $\varepsilon$.
Consider the regression model $Y_i=g(x_i)+e_i\;for\;i=1,\;2,\;{\ldots},\;n$, where: (1) $x_i$ are fixed design points, (2) $e_i$ are independent random errors with mean zero, (3) g($\cdot$) is unknown regression function defined on [0, 1]. Under $Y_i$ are censored randomly, we discuss the asymptotic normality of the weighted kernel estimators of g when the censored distribution function is known or unknown.
The skin color model is a very important concept in face detection, face recognition and face tracking. Usually, this model is obtained by estimating a probability density function of skin color distribution. In many cases, it is assumed that the underlying density function follows a Gaussian distribution. In this paper, a new method for non-parametric estimation of the probability density function, by using feed-forward neural network, is used to estimate the underlying skin color model. By using this method, the resulting skin color model is better than the Gaussian estimation and substantially approaches the real distribution. Applications to face detection and face ...
When the temperature of a structure varies, there is a tendency to produce changes in the shape of the structure. The resulting actions may be of considerable importance in the analysis of the structures having non-prismatic members. Therefore, this study aimed to investigate the modeling, analysis and behavior of the non-prismatic members subjected to temperature changes with the aid of finite element modeling. The fixed-end moments and fixed-end forces of such members due to temperature changes were computed through a comprehensive parametric study. It was demonstrated that the conventional methods using frame elements can lead to significant errors, and the deviations can reach to unacceptable levels for these types of structures. The design formulas and the dimensionless design coefficients were proposed based on a comprehensive parametric study using two-dimensional plane-stress finite element models. The fixed-end actions of the non-prismatic members having parabolic and straight haunches due to temperature changes can be determined using the proposed approach without necessitating a detailed finite element model solution. Additionally, the robust results of the finite element analyses allowed examining the sources and magnitudes of the errors in the conventional analysis.
최근 기후변화가 미래 수문자료에 미칠 수 있는 영향을 예측하기 위한 다양한 기법이 개발 및 적용되고 있으며, 과거 및 미래 수문자료의 경향성을 파악하고 비교하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 경향성 분석은 크게 모수적 검정과 비모수적 검정으로 구분될 수 있으나, 수문자료의 특성에 의해 비모수적 검정이 유리한 경우가 대부분이다. 본 연구에서도 낙동강 유역에서 수집된 과거 및 미래 강우량의 경향성 분석을 위해 비모수적 검정 중 MK 검정과 SR 검정을 사용하였다. 또한 본 연구에서는 경향성 분석 절차의 사전절차로 PW 기법과 TFPW 기법을 적용하고 비교함으로써, 자료의 사전처리가 최종 결과에 통계적으로 유의한 영향을 미칠수 있음을 제시하였다. 특히 SMK 기법을 적용하여 낙동강 유역의 강우자료의 경향성이 시작되는 시기를 추가로 분석하였다. 과거 강우자료의 분석결과 년총강우량은 대부분 증가하는 경향을 보였으며, 4월과 5월 그리고 9월과 10월 사이를 기점으로 강우패턴이 변화됨을 알 수 있었으며, 미래 강우자료의 분석결과 기후변화가 심해짐에 따라 경향성이 시작되는 시기가 수개월씩 빨라짐을 알 수 있었다. 이와 같은 연구결과는 향후 기후변화와 관련된 연구의 기초자료로 제공될 수 있으며, 낙동강 유역의 수자원 관리와 계획의 수립에 있어 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
조건부 가치측정법 연구에서 제시금액에 대한 지불의사가 없다는 영(0)의 지불의사 비중이 높을 경우 영의 지불의사를 밝히는 응답 자료들을 어떻게 처리해야 하는가를 두고 논란이 있다. 이에 본 연구에서는 이산화탄소 저감정책에 대한 설문조사결과를 활용하여 보다 합리적으로 영의 지불의사를 밝히는 응답 자료들을 처리할 수 있는 모형들을 비교 분석함으로써 학술적 시사점을 제공하고자 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 스파이크모형을 포함한 혼합모형 등 모수적 추정법 뿐만 아니라 다양한 비모수적 추정법의 추정결과를 비교분석하고자 하였다. 분석결과, 모형에 따라서 다른 값들이 도출되었으며, 각각의 모형들의 한계점도 확인할 수 있었다. 이러한 점을 볼 때, 향후 CVM 연구에서는 특정 방법론을 이용하는 것 보다는 보다 보수적인 추정치를 제공하는 방법론을 이용하는 것이 적절한 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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