• 제목/요약/키워드: sums of squares

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사영에 의한 제3종 제곱합 (Type III sums of squares by projections)

  • 최재성
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제25권4호
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    • pp.799-805
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    • 2014
  • 본 논문은 이원의 고정효과모형에서 사영에 근거한 제3종 제곱합을 구하는 방법을 다루고 있다. 제3종 제곱합의 모형적합 방식에 따른 분산분석에서 자료의 총제곱합은 요인별 제곱합으로 분해된 양과 일치하지 않는다. 변동량의 차이가 단순히 모형의 적합방식에 기인한다고 간주하는 고전적 해석과는 달리 자료의 분산분석과정에서 발생하는 변동량의 차이가 어디에서 어느 정도 발생하고 있는 가에 대해 사영을 이용하여 규명할 수 있음을 다루고 있다. 또한 사영공간의 중첩성으로 인한 변동량의 차에 대한 기하학적 해석과 함께 자료의 변동량 계산에 있어 고유근과 고유벡터가 어떻게 이용될 수 있는 가를 논의하고 있다.

사영에 의한 제1종 분석 (Type I Analysis by Projections)

  • 최재성
    • 응용통계연구
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    • 제24권2호
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    • pp.373-381
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    • 2011
  • 본 논문은 실험자료에 대한 분석모형으로 이원 분산분석모형을 가정한다. 고정효과 모형의 가정하에 요인별 변동량을 구하기 위한 방법으로 제1종 분석을 다루고 있다. 모형의 순차적 적합에 따라 얻어지는 요인별 제곱합의 계산방법으로 대수적 방법이 아닌 사영에 의한 분석방법을 제공한다. 관측자료를 다차원상의 공간벡터로 간주할 때, 최소 제곱법에 의한 요인별 변동량은 계획행렬로 생성되는 모수추정 공간에서 요인별 부분공간으로의 사영에 이르는 거리 제곱으로 구해질 수 있음을 논의하고 있다. 또한 사영행렬로 부터의 고유벡터와 고유근을 이용하여 요인별 변동량을 구하는 방법을 제공하고 있다. 균형자료나 불균형자료에서 모형의 순차적 적합에 따른 제1종 분석이 행해질 때 요인별 변동량의 합은 처리제곱합과 일치하나 제2종 분석의 경우 불균형자료에서 이러한 성질이 만족되지 않음을 논의하고 있다.

A SIMPLE PROOF FOR JI-KIM-OH'S THEOREM

  • Byeong Moon Kim;Ji Young Kim
    • Korean Journal of Mathematics
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    • 제31권2호
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    • pp.181-188
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    • 2023
  • In 1911, Dubouis determined all positive integers represented by sums of k nonvanishing squares for all k ≥ 4. As a generalization, Y.-S. Ji, M.-H. Kim and B.-K. Oh determined all positive definite binary quadratic forms represented by sums of k nonvanishing squares for all k ≥ 5. In this article, we give a simple proof for Ji-Kim-Oh's theorem for all k ≥ 10.

사영에 의한 혼합효과모형 (Mixed-effects model by projections)

  • 최재성
    • 응용통계연구
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    • 제29권7호
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    • pp.1155-1163
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    • 2016
  • 본 논문은 혼합효과의 선형모형에서 분산성분들의 추정방법으로 사영을 다루고 있다. 상수적합법에서 이용되는 제곱합에서의 감소(reductions in sums of squares) 대신에 사영을 이용하여 구하는 방법을 제시하고 있다. 단계별 방법에 의한 잔차모형으로부터 각 분산성분의 추정과 관련된 사영행렬을 구성하는 방법을 제공하고 있다. 사영행렬로 표현되는 이차형식의 기댓값을 이용하여 선형방정식계를 구성하고 적률법으로 분산성분을 추정하게 된다. 고정효과는 가중최소제곱법으로 추정되고 분산성분의 신뢰구간추정에 Satterthwaite의 근사과정으로 자유도를 계산하는 방법을 설명하고 있다.

Variance components for two-way nested design data

  • Choi, Jaesung
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제25권3호
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    • pp.275-282
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    • 2018
  • This paper discusses the use of projections for the sums of squares in the analyses of variance for two-way nested design data. The model for this data is assumed to only have random effects. Two different sizes of experimental units are required for a given experimental situation, since nesting is assumed to occur both in the treatment structure and in the design structure. So, variance components are coming from the sources of random effects of treatment factors and error terms in different sizes of experimental units. The model for this type of experimental situation is a random effects model with more than one error terms and therefore estimation of variance components are concerned. A projection method is used for the calculation of sums of squares due to random components. Squared distances of projections instead of using the usual reductions in sums of squares that show how to use projections to estimate the variance components associated with the random components in the assumed model. Expectations of quadratic forms are obtained by the Hartley's synthesis as a means of calculation.

가중최소제곱법에 의한 제1종 사영제곱합 (Type I projection sum of squares by weighted least squares)

  • 최재성
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제25권2호
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    • pp.423-429
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    • 2014
  • 본 논문은 이원고정효과모형의 분산분석에서 오차의 독립성과 등분산성이 만족되지 않는 경우를 가정하고 있다. 자료분석을 위한 모수추정방법으로 가중최소제곱법을 가정하고 있으며 모수를 추정하기 위한 방법으로 모형의 순차적 적합방식을 이용하고 있다. 또한, 모형의 행렬표현식으로부터 벡터공간에서의 사영을 이용하여 자료를 분석하는 방법을 제시하고 있다. 모형의 순차적 적합에 해당하는 제1종 제곱합을 구하기 위하여 모형행렬에 의한 부분공간으로의 사영을 다루고 있다. 이 경우에 사영에 의한 제곱합을 사영제곱합으로 취급한다.

CONSTRUCTIONS OF REGULAR SPARSE ANTI-MAGIC SQUARES

  • Chen, Guangzhou;Li, Wen;Xin, Bangying;Zhong, Ming
    • 대한수학회보
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    • 제59권3호
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    • pp.617-642
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    • 2022
  • For positive integers n and d with d < n, an n × n array A based on 𝒳 = {0, 1, …, nd} is called a sparse anti-magic square of order n with density d, denoted by SAMS(n, d), if each non-zero element of X occurs exactly once in A, and its row-sums, column-sums and two main diagonal-sums constitute a set of 2n + 2 consecutive integers. An SAMS(n, d) is called regular if there are exactly d non-zero elements in each row, each column and each main diagonal. In this paper, we investigate the existence of regular sparse anti-magic squares of order n ≡ 1, 5 (mod 6), and prove that there exists a regular SAMS(n, d) for any n ≥ 5, n ≡ 1, 5 (mod 6) and d with 2 ≤ d ≤ n - 1.

지분계획의 분산성분 (Variance Components of Nested Designs)

  • 최재성
    • 응용통계연구
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    • 제28권6호
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    • pp.1093-1101
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    • 2015
  • 본 논문은 요인들의 처리구조와 실험단위들의 설계구조에서 지분이 발생하는 경우의 지분계획모형에서 분산성분을 구하는 방법을 다루고 있다. 지분구조의 고정효과와 확률효과 그리고 실험단위들의 지분구조에 따른 오차성분을 포함하는 지분계획모형을 제안하고 있다. 모형내 확률효과의 분산성분과 다수의 오차항에 따른 분산성분을 추정하는 방법으로 상수적합법을 이용하고 있다. 상수적합법에 의한 제1종 제곱합의 계산은 모형의 단계별 적합에서 주어지는 모형행렬의 사영을 이용하고 구하고 있다. 사영을 이용한 변동요인별 제1종 제곱합의 기댓값 계산에 Hartley의 합성법이 이용된다. 단계별 방법에 의한 모형의 순차적 적합은 모형행렬로의 사영공간을 나타내는 사영행렬의 구조를 파악할 수 있는 이점이 있다.

A Least Squares Iterative Method For Solving Nonlinear Programming Problems With Equality Constraints

  • Sok Yong U.
    • 한국국방경영분석학회지
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    • 제13권1호
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    • pp.91-100
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    • 1987
  • This paper deals with an algorithm for solving nonlinear programming problems with equality constraints. Nonlinear programming problems are transformed into a square sums of nonlinear functions by the Lagrangian multiplier method. And an iteration method minimizing this square sums is suggested and then an algorithm is proposed. Also theoretical basis of the algorithm is presented.

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A LOWER BOUND FOR THE NUMBER OF SQUARES WHOSE SUM REPRESENTS INTEGRAL QUADRATIC FORMS

  • Kim, Myung-Hwan;Oh, Byeong-Kweon
    • 대한수학회지
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    • 제33권3호
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    • pp.651-655
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    • 1996
  • Lagrange's famous Four Square Theorem [L] says that every positive integer can be represented by the sum of four squares. This marvelous theorem was generalized by Mordell [M1] and Ko [K1] as follows : every positive definite integral quadratic form of two, three, four, and five variables is represented by the sum of five, six, seven, and eight squares, respectively. And they tried to extend this to positive definite integral quadratic forms of six or more variables.

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