본 논문은 시계열 분석의 추론에서 매우 중요한 역할을 하는 장기적 분산에 대해서 붓스트랩을 이용한 추정을 다룬다. 본 논문은 기존의 방법을 두가지 측면에서 확장한다. 첫째, 단기억 시계열에서의 장기적 분산 추정을 확장하여 자료의 의존성이 매우 강한 장기간 의존 시계열에서 붓스트랩을 이용한 장기적 분산의 추정에 대해서 논의한다. 또한 장기간 의존 시계열이 평균변화모형과 매우 쉽게 잘 혼동됨이 잘 알려져 있기에 이를 해결하기 위해서 쌍봉형 커널을 이용한 추세 추정 및 붓스트랩의 블럭을 결정하는 방법을 제안한다. 모의 실험결과 제안한 방법이 매우 유의하였으며 북반구 평균 온도 변화 자료 분석으로 실증 자료 예제도 아울러 제시하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권2호
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pp.339-348
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2017
전통적인 통계적 공정관리에서 품질특성치의 위치모수와 척도모수의 변화를 탐지하는 것은 주된 관심사였고, 이를 위해 일반적으로 두 개의 관리도를 병행하여 사용한다. 그러나 하나의 관리도를 사용하여 두 모수의 변화를 동시에 탐지하는 절차에 대한 연구도 많이 진행되어 왔다. 하나 또는 두 개의 관리도를 사용할 때, 제1국면 (phase I)을 통하여 모수를 추정하여 관리한계를 설정하여 제2국면(phase II)의 관리도를 운영하는데 이때 정규성 가정의 만족 여부는 아주 중요한 점검 사항이다. 실제 공정에서는 종종 분포에 대한 가정을 하기 어렵거나 정규분포를 따른다고 가정하기 어려운 경우가 있는데, 이러한 경우에는 비모수적 관리도를 사용할 수 있다. 이 논문에서는 비모수적 관리도이면서, 하나의 관리도를 사용하여 위치모수와 척도모수의 변화를 탐지하는 Shewhart-Lepage 관리도를 소개하고, 위치모수와 척도모수가 동시에 변화할 때 진단 단계에서 변화의 원인을 가장 정확하게 진단할 수 있는 최적의 진단한계를 모의실험을 통해 제시하고 그 효율에 대해 연구하였다.
공학문제에서 많은 확률 변수들은 상관성을 가지고 있고, 입력변수의 상관성은 기계시스템의 통계적 성능 분석 결과에 큰 영향을 미친다. 하지만, 상관 변수들은 결합분포함수를 모델링하기 어렵다는 이유로 종종 독립변수로 취급되거나 특정한 모수적 모델로 표현되는 경우가 많으며, 특히 데이터가 적은 경우 결합분포함수를 정확히 모델링하는데 더 큰 어려움이 있다. 본 연구에서 개발된 경계데이터를 이용한 다변량 커널밀도추정은 비선형성을 갖는 다양한 형태의 다변량 확률 분포 추정을 위해 개발되었다. 다변량 커널밀도추정은 주어진 데이터와 균등분포함수의 파라미터의 신뢰구간으로부터 생성된 경계데이터를 결합하여 데이터의 질과 수에 덜 민감하다. 따라서 제안된 방법은 보수적인 통계모델링과 신뢰성 해석 결과를 도출할 수 있으며, 통계시뮬레이션과 공학예제를 통해 그 성능을 검증하였다.
연구 목적: 대한치과보철학회지의 최근 5년간 게재된 논문 중에서 통계 방법이 사용된 논문의 빈도를 조사하고 통계 방법의 종류 및 오류의 유형과 빈도를 살펴 보고 오류별 적절한 통계 방법을 제시하고 통계분석 가이드라인을 개발하여 대한치과보철학회지의 학술적 발전에 기여하고자 한다. 연구 재료 및 방법: 2006년부터 2010년까지 게재된 논문 336편 중 통계방법이 사용된 255편을 연구대상으로 하여 연도별로 통계 방법 사용 여부, 주로 사용된 통계방법과 소프트웨어의 유형과 빈도를 조사하였다. 통계방법 별로 고안된 가이드라인에 따라 오류를 조사하였는데 주로 실험설계의 적절성, 분석법에 대한 가정검토, 표본의 독립성 및 변수의 적합성, 적절한 표본 수와 적절한 통계방법이 사용되었는지에 대한 평가를 하였고 이를 토대로 고안된 가이드라인을 제시하였다. 결과: 본 연구에서 조사된 논문 중 추론통계를 사용한 논문이 193편(75.9%)으로 대다수를 차지하였고 사용된 소프트웨어는 SPSS가 153편(59.77%)으로 가장 많았다. 추론통계를 사용한 논문들을 대상으로 통계방법을 분류한 결과 ANOVA (41.5%), t-test (20.0%), 비모수 방법(16.9%)순으로 많았고 최근에 가까울수록 다양한 분석법을 시도하였으나 유의한 변화는 관찰되지 않았다. 대부분의 논문들은 표본수의 산출근거를 제시하지 않았고, 분석법에 대한 가정(독립성, 정규성, 등분산성 등) 검토를 하지 않은 공통적인 오류를 범했다. 전체적으로는 61.2%의 통계적 오류를 범하였다. 결론: 대부분의 오류는 전체적인 분석 후 세부적인 분석으로 들어가야 하는데 두 요인에 대한 상호작용을 무시하고 단변수 분석을 여러 번 한 경우와 연구 계획 단계에서 적절한 표본 수를 산출하지 않아 나타난 경우 등이었다. 이러한 통계 오류를 최소화하기 위하여 분석 방법 별 검정 절차에 대한 통계분석 가이드라인을 제시하였다.
영상융합이란 두 개 이상의 영상을 하나의 영상으로 결합하는 기술로 원격탐사, 컴퓨터 비전, 로보틱스, 의료영상 그리고 군사분야 등 여러 분야에서 활용되고 있다. 지금까지 웨이블렛 변환을 이용한 영상 융합규칙들은 웨이블렛 분해 후 얻어진 각 영역에서 평균 혹은 분산과 같은 액티비티(activity) 측도를 단순 수치 비교를 통하여 영상융합의 픽셀을 선택하였다. 이 경우 특징을 갖고 있는 영상이 융합과정에서 배제될 수 있고 또한 잡음의 영향으로 왜곡된 융합영상을 얻을 가능성이 높다. 본 논문에서는 웨이블렛 변환 하에 분산에 대한 통계적 검정인 제곱 순위 검정을 사용하여 통계적으로 유의하다고 판단되는 영역만을 융합 영상의 대체 영역으로 선택하였다. 영상 실험 결과 제안된 방법은 가시적인 평가에서 뿐 만 아니라 정량적인 평가에서도 입력 영상의 종류와 관계없이 기존의 방법들 보다 뛰어난 결과를 보여주었다.
각 의료기관에서 수집될 수 있는 환자수가 한정되어 있는 질병의 경우에는 주로 다기관연구로써 임상연구가 진행된다. Jonckheere (1954)와 Terpstra (1952)의 추세 검정법으로 분석해야 하는 독립된 여러 군의 자료를 다기관에서 수집한 경우에 이질성을 고려하여 각 연구기관을 하나의 층으로 보아 층화분석법으로 분석하지 않으면 옳지 않은 결론에 도달할 수가 있다. 본 논문에서는 van Elteren (1960)이 제시한 Wilcoxon (1945) 검정통계량의 층화분석법을 이용하여 Jonckheere (1954)와 Terpstra (1952)의 추세 검정통계량에 근거한 층화분석법을 제시한다. 예제 자료에 이 층화분석법을 적용하며 효율성을 모의실험으로 알아본다.
협심증 치료의 신약에 대한 교차계획 임상시험(crossover clinical trials)에서 신약의 효능을 알아보는 운동테스트(treadmill exercise test) 결과는 중도절단 생존시간(censored survival times)으로 측정된다. 이 논문에서는 교차계획에서 수집된 중도절단 생존자료의 여러 가지 분석법에 대해 설명한다. 중도절단을 감안한 비모수적 방법들과 층화 Cox 비례위험모형 (stratified Cox proportional hazards model)에 근거한 분석법이 제시되었다. 한편, 교차계획의 두 시기에 걸쳐 수집된 생존시간의 차(difference)로부터 구간절단자료(interval censored data)가 생성되며 이에 근거한 분석법으로서 이 논문에서는 구간절단자료에 대한 Cox 비례위험모형 (proportional hazards model)의 가능성을 알아보며, 예제 자료로써 여러 방법들의 결과를 비교해 본다.
신용평가모형 개발과 적합성 검정 연구에서 부도율분포로부터 부도기업과 정상기업의 판별력을 검정하는 방법으로 비모수적인 방법인 Kolmogorov-Smirnov(K-S) 검정방법을 많이 사용한다. 모집단에 대한 누적분포함수를 알고있으며 이 분포함수가 두 개의 분포함수로 분할되었다는 가정하에서 두 분포함수 동일성을 검정하는 신용평가 연구에서 스코어 또는 부도율이 다양한 확률분포를 따른다고 가정하고 기존의 K-S 통계량과 수정된 K-S 통계량을 비교 토론한다.
The Pandemic crisis caused by COVID-19 has raised awareness of the importance of supply chain risk management, such as the control of movement between countries and the simultaneous manufacturing paralysis in the world. Effective risk management within the supply chain of the company is a core competency in the global environment. Therefore, this study quantitatively analyzed the perspective of domestic large corporations and small and medium enterprises (SMEs) by using the hierarchical analysis method (AHP) to identify the factors that should be considered as the priority when establishing supply chain risk management plans for large and small business employees. In order to conduct the study, a survey was conducted on large corporations and small and medium enterprises in Gyeongnam and Busan, and AHP analysis was conducted using Microsoft 365 excel program. In addition, Mann-Whitney U test (independent sample-nonparametric test) was conducted using SPSS/18 version of statistical package program for comparative analysis between groups. As a result, the priority was highly evaluated in the order of financial ability, competitiveness, disaster in the overall priority evaluation. There were statistically significant differences in internal risk and strategic decision making of supply chain between groups. This suggests that fandemics such as COVID-19 can not be predicted, but strategic responses are needed to utilize opportunities expressed in the crisis through supply chain risk management and to increase the competitive advantage of domestic companies even in the crisis.
The purpose of this study is to analyze the efficiency in management of general hospitals and investigate the major factors on efficiency. Specifically, the management of each general hospital is evaluated by using Data Envelopment Analysis(DEA) technique which is a nonparametric statistical method for measurement of efficiency. Then, the influencing factors are investigated through analyses of Decision-Tree Model and Tobit Regression. The target hospitals were general hospitals in which bed sizes are between 200 and 500 among a total of 276 general hospitals. The main data of financial indicators were collected from 48 hospitals, and it was analyzed by using two statistical models. For Model I, three input and two output variables were used for efficiency evaluation. In particular, three input variables were the number of medical doctors, the number of paramedical personnel, and the bed size. And, two output variables were the numbers of inpatients and outpatients per year, adjusted by bed-size. The results of DEA analysis showed that only seven out of 48 hospitals(15%) turned out to be efficient. The decision-tree analysis also showed that there were six significant influencing factors for Model I. Six factors for Model I were Bed Occupancy Rate, Cost per Adjusted Inpatient, New Visit Ratio of Outpatients, Retired Ratio, Net Profit to Gross Revenues, Net Profit to Total Assets. In addition, the management efficiency of hospital is proved to increase as profit and patient-induced indicators increase and cost-related indicators decrease, by the Tobit regression model of independent variables derived from the decision-tree analysis. This study may be contributable to the development of analytic methodology regarding the efficiency of hospital management in that it suggests the synthetic measures by utilizing DEA model instead of suggesting simple ratio-analyzing results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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