• 응용통계연구
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• 제34권6호
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• pp.889-904
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• 2021

본 연구는 Kang과 Kim (2020)의 후속 연구이다. 본 연구에서는 기존 연구에서 직접 유도하지 않았던 통계량의 표본영향함수를 유도한다. 그리고 이 결과를 바탕으로 경험적 영향함수와 표본영향함수는 어떠한 관계를 가지고 있는지 이론적으로 살펴보고, 경험적 영향함수를 통해 표본영향함수를 근사시켜 추정하는 방안에 대해 생각해 본다. 또한, 임의추출한 300개의 데이터를 바탕으로 모의실험을 통해 유도한 함수와 그 관계에 대한 그 타당성도 검증한다. 모의실험 결과 t통계량으로부터 유도한 표본영향함수와 경험적 영향함수와의 관계 및 경험적 영향함수를 통한 표본영향함수의 근사 방안에 대한 타당성도 검증해 냈다. 본 연구는 경험적 영향함수를 이용한 표본영향함수의 근사에서 오차를 줄이기 위한 방안을 제안하고 그 타당성을 검증하였으며, 이를 통해 기존의 연구에서 경험적 영향함수로 표본영향함수를 바로 근사시켰던 연구 방법에 효과적인 근사 방안을 제안한 점에서 의의를 갖는다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2003년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.295-297
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• 2003

본 논의에서는 cDNA 마이크로어레이 분석에서 다변량 분석의 한 방법인 Hotelling의 T제곱 통계량을 이용하여 유의적 유전자군을 검색하고, 이 유전자군을 사용하여 검사자료를 두군으로 분류하는데 단변량 t통계량에 기초한 접근보다 얼마나 효율적인지를 평가하고자 한다.

• 응용통계연구
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• 제18권3호
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• pp.583-595
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• 2005

언어의 공기관계를 파악하는 데는 여러 가지 연관성 통계량들이 이용된다. 그러나 일부 통계량을 제외한 나머지 통계량들은 분포가 알려져 있지 않아 정작 통계량 값을 구하고도 명확한 설명을 하지 못하는 경우가 있다. 따라서 언어의 공기관계 분석을 위해서 정규근사나 t통계량을 이용하여 가설검증을 하는 경우가 많다. 그러나 공기관계에 있는 어휘빈도가 전체 빈도에서 차지하는 백분율이 매우 작기 때문에 정규근사에는 무리가 있어 보인다. 따라서 본 논문은 여러 논문에서 자주 언급되는 연관성 통계량의 특성을 임의화검증(randomization test)을 통해 고찰함으로써 계량언어학의 연어분석에서 데이터의 특성을 고려하여 보다 정확하게 언어의 공기관계를 이해할 수 있도록 도모하고자한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.285-297
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• 2018

본 연구의 목적은 각 대륙별 한국의 수출입액 동향을 살펴보고, 향후 한국 수출을 증대하기 위한 방안을 찾아보는데 있다. 각 대륙은 아시아, 유럽, 북미, 중남미, 중동을 선정하였다. 분석기간은 2000년 1월부터 2018년 4월까지 총 220개월이며, 관세청에서 자료를 수집하였다. 회귀분석결과, Coefficient가 아시아, 유럽, 북미, 중동, 중남미 순으로 높게 나왔다. 각 대륙별 시장은 서로 독립적으로 움직이고, t통계량과 p-value($${\leq_-}0.01$$)에서 통계적으로 유의하게 산출되었다. 최근 유럽, 중동, 중남미가 새로운 시장으로 부각되고 있다. 향후 한국의 수출 증대를 위해서는 중국과 동남아시아를 비롯한 아시아 시장에 대한 지속적인 관심이 필요하다. 또한 새로운 시장으로 떠오르는 유럽, 중동, 중남미에 대한 수출비중을 높이기 위해 효율적인 대응전략을 마련해야 한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.137-148
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• 2009

본 논문의 목적은 신뢰성 있는 선형회귀모델을 구축하기 위하여 후보독립변수 중 유효변수를 선택하는 알고리즘을 구현하는 것이다. 선형회귀모델을 구축하는데 있어서 데이터 상의 모든 후보독립변수를 포함하는 것은 모델의 통계적 유의성을 감소시킬 수 있으며, 차원의 저주(Curse of dimensionality)를 유발할 수 있고, 데이터의 개수보다 변수의 개수가 많을 경우 모델의 구축이 불가능한 문제점 등이 있다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 변수선택의 문제를 조합최적화의 문제로 보고 유전 알고리즘(Genetic Algorithm)을 활용하였다. 일반적으로 선형회귀모델의 통계적 유의성을 평가하는 대표적인 통계량으로는 종속변수에 대한 독립변수의 설명력을 나타내는 결정계수($R^2$), 회귀식의 통계적 유의성을 검정하는 F통계량, 회귀계수의 통계적 유의성을 검정하는 t통계량, 잔차의 표준오차 등이 있다. 모델의 통계적 유의성은 하나의 통계량으로 표현될 수 없으므로 다양한 기준을 고려한 다중목적식(Multi-objective function)을 가지는 유전 알고리즘을 설계하였다. 설계한 알고리즘의 성능평가를 위하여 다양한 조건을 가정한 시뮬레이션 데이터에 적용하였다. 그 결과 구축한 알고리즘이 유효변수를 판단함에 있어 기존의 대표적인 변수선택 알고리즘인 LARS(Least Angle Regression)에 비해 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 또한, 주가 데이터를 이용한 포트폴리오 선택에 적용해 본 결과 우수한 응용문제 해결 능력이 있음을 확인할 수 있었다.