• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제27권3호
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• pp.251-264
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• 1998

When the LRT is not feasible, we define quasi-LRT(QLRT) as a modification of the LRT Under some appropriate conditions the QLRT shares Bahadur optimality and Bartlett Adjustability with the LRT. When we can find maximum likelihood estimator under the null parameter space but not under the unrestricted parameter space, our QLRT is Bahadur optimal as is the LRT We suggest the stopping rule of the Newton-Raphson iterations for constructing the QLRT statistics which are Bartlett adjustable.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2005년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.109-112
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• 2005

The robust quasi-likelihood (RQL) proposed by Cantoni & Ronchetti (2001) is a robust version of quasi-likelihood. They adopted Huber function to increase the resistance of the RQL estimator to the outliers. They considered the Huber function only of symmetric type. We extend the class of Huber function to include asymmetric types, and derived a method to find the optimal asymmetric one.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제10권1호
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• pp.193-198
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• 1999

The estimation of parameters in regression models with multiplicative errors is usually based on the gamma or log-normal likelihoods. Under reciprocal misspecification, we compare the small sample efficiencies of two sets of estimators via a Monte Carlo study. We further consider the case where the errors are a random sample from a Weibull distribution. We compute the asymptotic relative efficiency of quasi-likelihood estimators on the original scale to least squares estimators on the log-transformed scale and perform a Monte Carlo study to compare the small sample performances of quasi-likelihood and least squares estimators.

• 응용통계연구
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• 제35권6호
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• pp.755-764
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• 2022

본 논문에서는 금융 시계열 변동성 추정을 위한 준-모수(quasi-likelihood) 방법을 다루고 있다. 모형식에서 오차항의 분포를 미지(unknown)로 하여 준-우도 함수를 통한 모수 추정을 하는 경우 이노베이션의 지정을 멱변환을 통해 구성하였다. 고정된 멱변환에 대한 프로파일-정보 행렬을 비교하여 최대값을 제공하는 멱변환을 제안하였다. 이차원 이노베이션으로의 확장을 다루었으며 코로나 펜데믹 기간의 높은 변동성을 보이는 국내 9개 주가 자료 분석을 통해 방법론을 예시하고 있다.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제33권4호
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• pp.367-379
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• 2004

This article deals with the nonparametric analysis of longitudinal data when there exist possible correlations among repeated measurements for a given subject. We consider a quasi-likelihood regression model where a transformation of the regression function through a link function is linear in time-varying coefficients. We investigate the local polynomial approach to estimate the time-varying coefficients, and derive the asymptotic distribution of the estimators in this quasi-likelihood context. A real data set is analyzed as an illustrative example.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제9권2호
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• pp.515-520
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• 2002

In general, we use the hierarchical Poisson-gamma model for the Poisson data in generalized linear model. Time effect will be emphasized for the analysis of the observed data to be collected annually for the time period. An extended model with time effect for estimating the effect is proposed. In particularly, we discuss the Quasi likelihood function which is used to numerical approximation for the likelihood function of the parameter.

• 응용통계연구
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• 제20권1호
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• pp.133-145
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• 2007

국소선형 추정량은 여러 면에서 바람직한 특성을 많이 갖고 있는 좋은 추정량이다. 그러나 자료가 희박한 부분에서는 매우 불안정한 추정값을 갖게 되는 문제가 있음이 밝혀졌으며, 이 문제를 해결하기 위한 여러 방안이 많이 연구되었다. 그러나 이항반응변수를 위한 국소선형 추정량의 변형이라고 할 수 있는 국소선형 준가능도 추정량에 대해서는 아직 자료의 희박성 문제가 다루어지지 않고 있었다. 이 논문에서는 국소선형 준가능도 추정량이 갖고 있는 자료의 희박성 문제를 인식하고, 몇 가지 해결방안을 제시하였으며, 모의 실험을 통하여 가장 효과적인 방안을 선택하였다.

• 응용통계연구
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• 제13권2호
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• pp.541-562
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• 2000

일반화된 선형 혼합 모형(GLMM)은 자료가 계수의 형태로 나타나는 범주형 자료의 경우, 혹은 집락의 형태나 과산포된 비정규 자료, 또는 비선형 모형에 따르는 자료를 다루기 위한 모형 설정에 사용된다. 본 연구에서는 이에 대한 개요와 더불어, 이 모형의 적합을 위해 제시된 통계적 기법들중 의사가능도(quasi-likelihood: QL)를 이용한 추정 방법 및 Monte-Carlo 기법을 이용한 추정 방법들에 대해 조사하였다. 또한 GLMM에 대한 현재의 연구 방향 및 앞으로의 연구 가능 주제들에 대해서도 언급하였다.

• 응용통계연구
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• 제17권3호
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• pp.519-533
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• 2004

본 연구에서는 베리오그램 추정을 통한 공간 종속성 추정방법에 있어서 의사우도 사용 방법을 설명하고, 모의실험을 통하여 전통적으로 사용되는 다른 방법들과 그 특성을 비교하고자 한다. 의사우도를 이용한 공간 종속 추정방법들은 그 통계적 성질이 우수할 뿐만 아니라, 전통적인 방법들에서 요구되어지는 관측치가 갖는 래그(lag)들을 미리 지정된 래그로 그룹화하는 과정이 필요 없어서 활용상의 우수성도 함께 가지고 있다. 또한, 이 방법에 대한 로버스트 방법을 개발하고 그 특성을 알아보고자 한다.

• 응용통계연구
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• 제4권1호
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• pp.13-24
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• 1991

절산된 선형의 단일방정식 회귀모형의 추정은 Tobin(1958)에 의하여 처음으로 조사된 후 Amemiya(1973)를 기점으로 활발한 연구가 진행되었으나, 절삭된 비선형의 연립방정식 모형에 대하여는 연구결과가 거의 전무한 상태이다. 본 논문에서는 단순한 형태의 절삭된 비선형 연립방정식 모형을 가정하고 이 모형을 대상으로 몇가지 가능한 추정방법들 즉, 구조방정식에 대한 최우추정량(MLE)과 Lee and Hurd(1989)에서 소개된 2단계 준최우추정량(2QMLE) 및 또 다른 대안이 될 수 있는 추정량을 서로 몬테칼로 방법으로 비교 검토하였다. 그 결과 MLE의 적용이 실제적으로 불가능한 상황에서는 2QMLE가 MLE의 대안으로 충분히 사용될 수 있음을 보여 주었다.