• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제23권4호
• /
• pp.321-334
• /
• 2016

In this paper, we propose power t distribution based on t distribution. We also study the properties of and inferences for power t model in order to solve the problem of real data showing both skewness and heavy tails. The comparison of skew t and power t distributions is based on density plots, skewness and kurtosis. Note that, at the given degree of freedom, the kurtosis's range of the power t model surpasses that of the skew t model at all times. We draw inferences for two parameters of the power t distribution and four parameters of the location-scale extension of power t distribution via maximum likelihood. The Fisher information matrix derived is nonsingular on the whole parametric space; in addition we obtain the profile log-likelihood functions on two parameters. The response plots for different sample sizes provide strong evidence for the estimators' existence and unicity. An application of the power t distribution suggests that the model can be very useful for real data.

• Journal of the Korean Statistical Society
• /
• 제34권3호
• /
• pp.245-261
• /
• 2005

The marginal distribution of X is considered when (X, Y) has a truncated bivariate t-distribution. This paper mainly focuses on the marginal nontruncated distribution of X where Y is truncated below at its mean and its observations are not available. Several properties and applications of this distribution, including relationship with Azzalini's skew-normal distribution, are obtained. To circumvent inferential problem arises from adopting the frequentist's approach, a Bayesian method utilizing a data augmentation method is suggested. Illustrative examples demonstrate the performance of the method.

• 재무관리연구
• /
• 제25권4호
• /
• pp.79-116
• /
• 2008

본 논문은 1980년 1월부터 2004년 9월까지 한국 거래소 시장수익률을 이용하여 RiskMetrics, GARCH, IGARCH, GJR, APARCH 등의 모형에 정규분포, 스튜던트 t분포, 왜도 스튜던트 t분포 등을 이용하여 어느 분포를 가진 모형이 보다 더 정확한 VaR을 추정할 수 있는지를 실증검증 하였다. 실증결과 표본 내 검증 시 모든 신뢰수준($90%{\sim}99.9%$)에서 롱 포지션 전략에서는 ${\lambda}=0.87$를 가진 IGARCH 모형 및 왜도 스튜던트 t분포가 가장 우월하며, 숏 포지션 전략에서는 GARCH 및 GJR 모형이 그리고 왜도 스튜던트 t분포가 가장 우월하였고, 99% 이상의 신뢰수준에서는 또한 ${\lambda}=0.87$를 가진 IGARCH 모형이 롱 및 숏 포지션 양 전략에서 우월하였다. 또한 분포의 경우 롱 포지션에서 왜도 스튜던트 t분포, 숏 포지션에서 스튜던트 t분포가 가장 우월하였다. 표본 외 검증에서도 동일한 결과를 제시하고 있다.

• Journal of the Korean Statistical Society
• /
• 제34권2호
• /
• pp.109-123
• /
• 2005

Variogram estimation is an important step of spatial statistics since it determines the kriging weights. Matheron's variogram estimator can be written as a quadratic form of the observed data. In this paper, we extend a skew t distribution to a generalized skew t distribution and moments of the variogram estimator for a generalized skew t distribution are derived in closed forms. After calculating the correlation structure of the variogram estimator, variogram fitting by generalized least squares is discussed.

• Journal of the Korean Statistical Society
• /
• 제34권4호
• /
• pp.311-329
• /
• 2005

Skewed t distributions have attracted significant attention in the last few years. In this paper, a generalization - referred to as the skewed generalized t distribution - with the pdf f(x) = 2g(x)G(${\lambda}x$) is introduced, where g(${\cdot}$) and G (${\cdot}$) are taken, respectively, to be the pdf and the cdf of the generalized t distribution due to McDonald and Newey (1984, 1988). Several particular cases of this distribution are identified and various representations for its moments derived. An application is provided to rainfall data from Orlando, Florida.

• 환경영향평가
• /
• 제23권4호
• /
• pp.285-295
• /
• 2014

본 연구는 논으로부터 배출되는 오염물질항목별(COD, TOC, T-N, T-P, SS) 농도 분포에 적합한 확률분포모형을 분석하고 실측 평균 EMC와 확률분포 모형을 통해 추정된 중앙값 EMC(EMC50)값과 비교하였다. 이를 위해 2008년부터 2011년까지 전라남도 함평군에 위치한 논에서 모니터링을 수행하였다. 그 결과 COD는 3가지 확률분포모형(Normal, Log-Normal, Gamma), T-N은 4가지 확률분포모형(Normal, Log-Normal, Gamma, Weibull), T-P와 TOC는 3가 지 확 률 분 포 모 형 (Log-Normal, Gamma, Weibull), SS는 2가지 확률분포모형 (Log-Normal, Gamma)에서 적합한 것으로 나타났다. 특히, Log-Normal과 Gamma 확률분포모형은 모든 수질항목에 적합한 확률분포모형인 것으로 나타났다. 한편, 강우시 논 유출수의 수질항목별 평균값과 확률분포모형을 통해 추정된 EMC 중앙값과 비교한 결과 COD는 Gamma, TOC, T-N, T-P, SS는 Log-Normal 확률분포모형의 값과 비슷하게 나타났다.

• 경영과정보연구
• /
• 제34권3호
• /
• pp.141-160
• /
• 2015

USNs, NFC, M2M에서 확장된 사물인터넷은 새로운 컨버전스 기술로써 주요 이슈가 되고 있다. 사물인터넷은 인간의 개입 없이 센싱 네트워크와 프로세싱 간에 공동으로 지능형 연결을 구축할 수 있는 네트워킹으로 정의된다. 본 연구의 목적은 사물인터넷이 물류 산업에 기여하는 것과 미래 사회에 대한 변화를 예측하는 것이다. 실제 세계 시장의 리더가 되기 위해서는 물류 산업의 사물인터넷 개발을 더 많이 요구하고 새로운 서비스 창조와 차별화된 시장을 위한 전략이 필요하다. 그러므로 물류 산업의 세계 리더가 되기 위해서는 다른 것들 보다 사물인터넷 표준화, 사생활 보호, 보안문제 등이 중요하다는 것을 알 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 물류 산업의 사물인터넷 개발을 위해서 고객편의를 높이도록 노력하고 소비자의 수요를 잘 고려하여 차별화된 사물인터넷 물류 서비스를 제공할 수 있게 하여야 한다는 것을 보여주고자 함이 본 논문의 목적이며, 이를 위해 국내외 사례를 분석하고자 한다.

• 한국수학사학회지
• /
• 제13권1호
• /
• pp.1-14
• /
• 2000

The first part of this thesis discusses the Pearson's Curve Family which gives $\beta$distribution, $\Gamma$-distribution, $X^2$-distribution and t-distribution. The second part of this thesis gives some brief process of calculations for normal distribution density and t-distribution density by the 7-th type Curve of Pearson's Curve Family. Finally, a conclusion arrives that Student(Gosset) could not find out his famous 'Student's t-distribution' without his attending of 'Pearson's Differential Equation' class taught by Pearson himself when he was a senior student. However, if he had got a professorship at the Pearson Statistics Laboratory, the University of London, then he could not have found 'Student's t-distribution' for small sampling technique of modern statistics.

• East Asian mathematical journal
• /
• 제35권1호
• /
• pp.67-75
• /
• 2019

We investigate the averaging value of a random sampling of a Dirichlet series with some condition using Poisson distribution. Our result is the following: Let $L(s)={\sum}^{\infty}_{n=1}{\frac{a_n}{n^s}}$ be a Dirichlet series that converges absolutely for Re(s) > 1. If $X_t$ is an increasing random sampling with Poisson distribution and there exists a number $0<{\alpha}<{\frac{1}{2}}$ such that ${\sum}_{n{\leq}u}a_n{\ll}u^{\alpha}$, then we have $${\mathbb{E}}L(1/2+iX_t)=O(t^{\alpha}{\sqrt{{\log}t}})$$, for all sufficiently large t in ${\mathbb{R}}$. As a result, we get the behaviour of $L({\frac{1}{2}}+it)$ such that L is a Dirichlet L-function or a modular L-function, when t is sampled by the Poisson distribution.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제7권2호
• /
• pp.273-281
• /
• 1996

It is derived that conditions of counting process ($\{N(t){\mid}t\;{\geq}\;0\}$) in which the number of events in time interval [0, t] has a (n, n+1)-generalized Poisson distribution with parameters (${\theta}t,\;{\lambda}$) and a generalized inflated Poisson distribution with parameters (${\{\lambda}t,\;{\omega}\}$.