• 문화기술의 융합
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• 제8권1호
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• pp.531-536
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• 2022

본 논문은 꼬리가 두꺼운 분포의 꼬리부분에 대한 분포를 추정할 경우 모수적 방법과 비모수적 방법의 성능에 대해 비교하였다. 모수적 방법으로는 일반화 극단값 분포와 일반화 파레토 분포를 이용하였고, 비모수적 방법은 커널형 확률밀도함수 추정방법을 적용하였다. 두 접근법의 비교를 위해 2014년부터 2018년까지 서울시 관측소별 일일 미세먼지 공공데이터를 이용하여 블록 최댓값 모형과 분계점 초과치 모형을 적용하여 함수 추정한 결과를 함께 보이고 2년, 5년, 10년의 재현수준을 통해 고농도의 미세먼지가 일어날 지역을 예측하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권3호
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• pp.577-585
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• 2009

So far in a nonparametric regression model one of the interesting problems is estimating the error variance. In this paper we propose an estimator of the mean of the squared functions which is the numerator of SNR (Signal to Noise Ratio). To estimate SNR, the mean of the squared function should be firstly estimated. Our focus is on estimating the amplitude, that is the mean of the squared functions, in a nonparametric regression using a simple linear regression model with the quadratic form of observations as the dependent variable and the function of a lag as the regressor. Our method can be extended to nonparametric regression models with multivariate functions on unequally spaced design points or clustered designed points.

• 응용통계연구
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• 제19권3호
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• pp.555-564
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• 2006

랜덤화 블록 모형하에서의 비모수 다중비교방법으로는 Friedman 순위합 다중비교 방법(McDonald와 Thompson, 1967)이 있다. 이 방법은 블록내 순위를 이용하여 블록간 정보를 이용하지 못하였다. 이런 단점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 Hodges와 Lehmann(1962)이 제안한 정렬방법을 이용한 새로운 비모수 다중비교방법을 제안한다. 또한 모의실험을 통하여 여러 다중비교방법의 검정력을 비교하였다.

• 응용통계연구
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• 제29권1호
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• pp.157-169
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• 2016

이 논문에서는 비선형 자기회귀 과정을 따르는 오차항을 포함한 회귀모형에서 계수추정법의 비교를 다룬다. 비교를 위해 통상적 최소제곱추정량, 일반화 최소제곱추정량, 모수적 회귀오차 수정법, 비모수적 회귀오차 추정법을 비교하였다. 본 논문에서는 또한 비선형 자기회귀모형의 성질을 전형적인 몇가지 비선형자기회귀 모형을 예를 들어 설명한다. 비교연구의 결과 네 가지 추정량 중에 모든 상황에서 최선인 추정량은 존재하지 않았으나 비모수 회귀오차 수정 방법이 일반적으로 우수한 성능을 보임을 알 수 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권1호
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• pp.95-103
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• 2013

랜덤화 블록 모형에서 처리 간의 차이 유무를 검정하는 비모수 방법은 일반 대립가설에서는 Friedman (1937)이, 순서 대립가설에서는 Page (1963)가 제안한 검정법이 있다. 이 방법은 각 블록 내 처리 간의 순위를 이용하여 처리 간의 차이를 검정하는 검정법이다. 본 논문에서는 Hodges와 Lehmann (1962)의 정렬 방법과 Chung과 Kim (2007)이 제안한 결합위치 검정법을 확장하여 랜덤화 블록 모형에서 새로운 비모수적 방법을 제시하였다. 또한, 모의실험을 통하여 모수적 방법과 기존의 비모수적 방법과의 검정력을 비교하였다.

• 응용통계연구
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• 제29권4호
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• pp.707-717
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• 2016

랜덤화 블록 계획법을 검정하는 비모수 방법은 일반 대립가설에서 Friedman (1937), 순서형 대립가설에서 Page (1963)가 제안한 방법이 있다. 이 방법은 각 블록 내 처리 간 순위를 이용해 처리 간의 차이를 검정하는 방법이다. 본 논문에서는 Hodges와 Lehmann (1962)이 제안한 정렬방법을 이용하여 블록 간 정보의 손실을 줄이고, Orban과 Wolfe (1982)가 제안한 위치를 확장하여, Kim (1999)이 제안한 대조군과 처리군의 방법을 이용하여 랜덤화 블록 모형에서 새로운 비모수 검정 방법을 제안하였다. 또한 Monte Carlo 모의실험을 통해 제안방법과 기존의 검정 방법을 비교하였다.

• 한국경영과학회지
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• 제24권2호
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• pp.53-68
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• 1999

This paper presents a nonparametric method to test if the mean difference of DEA efficiency estimates between two groups statistically exists. A proposed method employs a bootstrapping approach to generation BCC efficiency estimates through Monte Carlo simulation resampling process. For the purpose of demonstration, we empirically apply the proposed method to the korean bank industry and compare its result with the result by the traditional deterministic DEA method. The nonparametric statistical hypothesis testing procedure in this study, which considers not only stochastic variability of the DEA data, but also random radial deviations off the efficient frontier, serves as a useful tool for dbjectively evaluating whether the mean difference of DEA efficiency estimates between groups is statistically significant.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제9권2호
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• pp.357-363
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• 1998

In this paper we propose a nonparametric lack of fit test based on the bootstrap method for testing the null parametric linear model by using linear smoothers. Most of existing nonparametric test statistics are based on the residuals. Our test is based on the centered bootstrap residuals. Power performance of proposed bootstrap lack of fit test is investigated via Monte carlo simulation.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제12권3호
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• pp.545-556
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• 2005

Hjort(1990) obtained the nonparametric Bayes estimator $\^{F}_{c,a}$ of $F_0$ with respect to beta processes in the random censorship model. Let $X_1,{\cdots},X_n$ be i.i.d. $F_0$ and let $C_1,{\cdot},\;C_n$ be i.i.d. G. Assume that $F_0$ and G are continuous. This paper shows that {$\^{F}_{c,a}$(u){\|}0 < u < T} converges weakly to a Gaussian process whenever T < $\infty$ and $\~{F}_0({\tau})\;<\;1$.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제18권1호
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• pp.195-210
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• 2007

This paper develops a consistent nonparametric test for Granger causality in the context of strong-mixing process, which covers a large class of stationary processes including ARMA and ARCH models. The previously proposed tests require absolute regularity ($\beta$-mixing) more stringent than the strong-mixing condition. We prove the consistency of the test under a high level assumption on the approximation error of U statistic by its projection. Due to the sample splitting, the test statistic we propose is asymptotically normally distributed under the null.