• 제목/요약/키워드: right-censored data

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단조 서포트벡터기계를 이용한 카플란-마이어 생존함수의 평활 (Smoothing Kaplan-Meier estimate using monotone support vector regression)

  • 황창하;심주용
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제23권6호
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    • pp.1045-1054
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    • 2012
  • 서포트벡터 기계는 분류 및 비선형 함수추정에서 유용하게 사용되고 있는 통계적 기법이다. 본 논문에서는 두 개의 입력변수와 회귀함수의 단조 관계를 이용하여 단조 서포트벡터기계를 제안하고, Kaplan-Meier의 방법에 의해서 생존함수의 추정값이 주어진 경우 제안된 방법을 이용하여 생존 함수를 평활하는 방법 또한 제안한다. 모의실험에서는 실제 생존함수를 이용하여 Kaplan-Meier의 방법에 의한 생존함수의 추정값과의 성능을 비교함으로써 제안된 방법의 우수성을 보이기로 한다.

모수적과 비모수적 위험률 변화점 통계량 비교 (Comparison of parametric and nonparametric hazard change-point estimators)

  • 김재희;이시은
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제27권5호
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    • pp.1253-1262
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    • 2016
  • 위험률에 변화점이 존재할 경우 위험률 변화점에 대한 추정 정확한 모수 추정을 위해 매우 필요하다. 본 연구에서는 한 개 위험률 변화점이 존재하는 경우 위험률의 변화점 추정량에 대한 비교 연구를 수행하였다. 우도함수에 기반한 모수적 방법인 Matthews와 Farewell (1982) 위험률 변화점 추정량과 Nelson-Aalen 누적 위험률에 기반한 비모수적 방법의 Zhang 등 (2014) 위험률 변화점 통계량을 고찰하여 특성을 파악하였다. 모의실험에서 지수분포를 따르는 생존데이터에 대해 위험률 변화점이 한 개 있는 경우 중도절단이 없는 경우와 중도절단이 있는 경위험률 추정량의 능력을 평균제곱오차를 계산하여 비교하였다. 실제 데이터에 대한 적용으로 백혈병 생존데이터와 원발성 담백증 경화 생존데이터에 대해 위험률 변화점을 추정하고 비교해 보았다.

EM 알고리즘기반의 공기 유량 및 전력 데이터 분류 분석 (EM Algorithm based Air Flow and Power Data classification Analysis)

  • 심재용;노영빈;정회경;김용철
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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    • pp.551-553
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    • 2016
  • 공기압축기는 공장 및 설비 가동에 사용되는 필수 장비로서 국내 산업용 전기의 20%이상을 소비하고 있어 실시간 센서 데이터 모니터링에 의한 소비전력 절감 분석은 중요하다. 이러한 모니터링 변수들 중 특히 유량과 압력은 소비 전력과 직접적인 상관관계가 있다. 본 논문은 EM 알고리즘을 이용한 유량과 전력의 이변량 분류 분석을 통하여 유량 센서의 계측치가 센서 의측정 한계에 의한 오류인지를 파악하는 방법을 제시하여 우측 한계 측정치가 존재하는 데이터에서 더욱 정확한 유량과 전력간의 상관관계를 통한 분석이 가능하도록 하였다.

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