• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제10권3호
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• pp.647-654
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• 2003

Bayesian probability models for finite populations are considered assuming so-called the super-population. We find the posterior distribution of population mean by a new approach, using the concept of pivotal quantity for the small sample case. A large sample theory is also treated throught the concept of asymptotically pivotal quantity.

• 응용통계연구
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• 제24권3호
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• pp.477-484
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• 2011

반응/미반응 목표변수를 갖는 모집단에서 관심 목표범주의 빈도가 극히 작을 경우, 즉 희귀할(rare) 경우, 모형 구축을 위한 데이터마트를 형성할 때 반응/미반응 범주 구성비는 구축된 모형의 성능에 영향을 준다. 본 연구는 이러한 점에 착안하여 반응/미반응 범주 구성비와 모형성능의 관련성을 모형평가 통계량에 기반하여 판단한다. 이로써 데이터마트 형성에 이상적인 반응/미반응 범주 구성비를 탐지하려는데 본 연구의 목적을 두고 있다. 또한 일반적으로 목표범주의 빈도가 희귀할 경우, 분할 표본추출에 의하여 희귀사건(rare event)을 과대표본추출(oversampling)하는 것이 일반적이며, 이로부터 기인하는 사후확률에 대한 편향을 조정하게 된다. 본 연구에서는 사후확률 조정방법으로 오프셋(offset) 방법과 가중치 방법(sampling weights)을 적용하고 이를 비교하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.291-297
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• 2016

본 논문에서는 상관성 신호 시스템에서 원하는 목표물의 도래방향을 추정하기 위한 기존 MUSIC알고리즘과 제안 알고리즘에 대한 성능을 비교 분석한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 가중치 갱신을 위해서 선형 구속 최소 분산 방법과 도래 방향 오차 확률을 최적으로 감소시키기 위해서 베이스 방법과 최대 사후 확률에 MUSIC알고리즘 적용하여 목표물 도래 방향 추정 오차 확률을 감소하고자 한다. 모의실험을 이용하여 본 연구에서 제안한 알고리즘과 기존의 MUSIC알고리즘의 성능을 비교 분석하였다. 신호대 잡음비가 10dB이고 안테나 배열 개수가 9개와 12일 때, 본 논문에서 제안한 알고리즘이 기존의 MUSIC알고리즘보다 각각 약 11%와 13%의 도래 방향 추정 오차를 감소시켜 본 연구에서 제안한 알고리즘이 우수함을 확인하였다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제8권2호
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• pp.116-120
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• 2008

Clustering is a method for unsupervised learning. General clustering tools have been depended on statistical methods and machine learning algorithms. One of the popular clustering algorithms based on machine learning is the self organizing map(SOM). SOM is a neural networks model for clustering. SOM and extended SOM have been used in diverse classification and clustering fields such as data mining. But, SOM has had a problem determining optimal number of clusters. In this paper, we propose an improvement of SOM using gap statistic and probability distribution. The gap statistic was introduced to estimate the number of clusters in a dataset. We use gap statistic for settling the problem of SOM. Also, in our research, weights of feature nodes are updated by probability distribution. After complete updating according to prior and posterior distributions, the weights of SOM have probability distributions for optima clustering. To verify improved performance of our work, we make experiments compared with other learning algorithms using simulation data sets.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권5호
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• pp.905-912
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• 2012

본 논문에서는 엑셀매크로로 베이즈 정리 교육도구를 개발하여 사용의 예를 소개한다. 주어진 어느 한 사건이 발생했을 때 그 사건이 특정조건하에서 발생되었는지 여부에 관심이 있다. 이런 경우의 확률계산에 사용할 수 있는 것이 베이즈 정리이다. 베이즈 정리는 새롭게 얻어진 부가적인 정보를 기초로 통계적 의사결정을 하는데 매우 유용한 정리이다. 베이즈 정리를 중간과정과 설명을 통해 학습자 스스로 효율적으로 학습할 수 있도록 개발한 교육도구를 소개한다. 조건부확률, 곱셈법칙, 전확률 공식, 사전확률, 사후확률 등에 대한 설명과 활용 예를 단계적 학습을 통해 이해할 수 있도록 하였다. 결과가 나오기까지의 과정을 단계적인 개념설명과 그림으로 표현하여 단계적, 시각적인 학습이 되도록 하였다. 한 화면상에서 계산과정과 결과를 나타내도록 하기 위하여 분할 2개와 3개에 대하여 엑셀 자체에서 제공되는 분석기능과 비주얼베이직으로 작성된 프로그램을 연결하여 명령단추를 누르면 매크로가 실행되게 하였다.

• 대한안전경영과학회지
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• 제17권1호
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• pp.169-177
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• 2015

We develop a model to predict typhoons in Korea. We collect data for typhoons and classify those depending on the severity level. Following a Bayesian approach, we develop a model that explains the relationship between different levels of typhoons. Through the analysis of the model, we can predict the rate of typhoons, the probability of approaching Korean peninsular, and the probability of striking Korean peninsular. We show that the uncertainty for the occurrence of various types of typhoons reduces dramatically by adaptively updating model parameters as we acquire data.

• 품질경영학회지
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• 제34권1호
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• pp.27-33
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• 2006

In this paper, an effective method for identifying influential main effects and interactions in the 2-level factorial designs is suggested by exploiting the resolution V designs developed by Kim(1992). For analysis of such designs, we employ the Bayesian approach for easy and clear identification of influential effects in the half normal probability plot.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권3호
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• pp.643-650
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• 2013

We develop noninformative priors for a ratio of parameters of two Maxwell distributions which is used to check the equality of two Maxwell distributions. Specially, we focus on developing probability matching priors and Je reys' prior for objectiv Bayesian inferences. The probability matching priors, under which the probability of the Bayesian credible interval matches the frequentist probability asymptotically, are developed. The posterior propriety under the developed priors will be shown. Some simulations are performed for identifying the usefulness of proposed priors in objective Bayesian inference.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제27권4호
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• pp.421-433
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• 1998

In this paper, matching priors for P(X < Y) are investigated when both distributions are exponential distributions. Two recent approaches for finding noninformative priors are introduced. The first one is the verger and Bernardo's forward and backward reference priors that maximizes the expected Kullback-Liebler Divergence between posterior and prior density. The second one is the matching prior identified by matching the one sided posterior credible interval with the frequentist's desired confidence level. The general forms of the second- order matching prior are presented so that the one sided posterior credible intervals agree with the frequentist's desired confidence levels up to O(n$^{-1}$ ). The frequentist coverage probabilities of confidence sets based on several noninformative priors are compared for small sample sizes via the Monte-Carlo simulation.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제16권4호
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• pp.1129-1140
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• 2005

A nonparametric Bayesian method for calculating posterior probabilities of the multiple comparison problem on the parameters of several Geometric populations is presented. Bayesian multiple comparisons under two different prior/ likelihood combinations was studied by Gopalan and Berry(1998) using Dirichlet process priors. In this paper, we followed the same approach to calculate posterior probabilities for various hypotheses in a statistical experiment with a partition on the parameter space induced by equality and inequality relationships on the parameters of several geometric populations. This also leads to a simple method for obtaining pairwise comparisons of probability of successes. Gibbs sampling technique was used to evaluate the posterior probabilities of all possible hypotheses that are analytically intractable. A numerical example is given to illustrate the procedure.