• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제32권4호
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• pp.385-399
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• 2003

We first introduce the quasi-score estimating function and applied the quasi-score estimating function to nonlinear time series models. We proposed the M quasi-score estimating functions bounded functions for the quasi-score estimating functions. Also, we investigated the asymptotic properties of quasi-likelihood estimators and M quasi-likelihood estimators. Simulation results show that the M quasi-likelihood estimators work better than the least squares estimators under the heavy-tailed distributions

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제16권3호
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• pp.651-656
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• 2005

In this paper the quasi-likelihood function was proposed and the estimators which are the solutions of the estimating equations for estimation of a class of nonlinear time series models. We compare the performances of the proposed estimators with those of the ML estimators under the heavy-railed distributions by simulation.

• 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.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제9권3호
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• pp.743-752
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• 2002

The estimation of the response curve is the important problem in the quantal bioassay. When we estimate the response curve, we determine the design points in advance of the experiment. Then naturally we have a question of which design would be optimal. As a response curve estimator, locally weighted quasi-likelihood estimator has several more appealing features than the traditional nonparametric estimators. The optimal design density for the locally weighted quasi-likelihood estimator is derived and its ability both in theoretical and in empirical point of view are investigated.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제10권1호
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• pp.101-113
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• 2003

Quasi likelihood estimators defined by Wedderburn are derived for several nonlinear time series models. And also, the least squared estimator and Quasi-likelihood estimator are compared in sense of asymptotic relative efficiency at those models. Finally, we apply these estimations to a real data on exchanging rate and stock market prices.

• 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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• 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.

• 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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• 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.

• International Journal of Reliability and Applications
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• 제17권1호
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• pp.1-19
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• 2016

The Exponentiated Quasi Lindley (EQL) distribution which is an extension of the quasi Lindley Distribution is introduced and its properties are explored. This new distribution represents a more flexible model for the lifetime data. Some statistical properties of the proposed distribution including the shapes of the density and hazard rate functions, the moments and moment generating function, the distribution of the order statistics are given. The maximum likelihood estimation technique is used to estimate the model parameters and finally an application of the model with a real data set is presented for the illustration of the usefulness of the proposed distribution.