When we estimate an origin-destination matrix from traffic counts. origin-destination matrix estimation from traffic counts according to the selected optimal traffic counting links is method for improving the results of origin-destinaation matrix estimation and for increasing economic efficiency. This paper proposed model of selecting traffic counting links using integer program technique, and selected a traffic counting links using this model, and estimated and origin-destingtion matrix from traffic counts according to the selected optimal traffic counting links. Also, we compared a result of estimating origin-destination matrix from the selected optimal traffic counting links using this model to a result of estimating origin-destination matrix from the randomly selected traffic counting links. The error analysis result was more improved a result of origin-destination matrix estimation using this model than a result of randomly selected links.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.5
no.3
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pp.623-632
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1998
이원혼합모형에서 고정효과의 추정가능한 함수에 대한 신뢰구간을 구하는 경우에 어떤 분산성분추정량을 선택하는 것이 가장 바람직한가를 모의실험을 통하여 살펴본다 혼합모형에서는 t-분포와 일반화최소제곱추정량을 사용하여 신뢰구간을 구할 수 있는데, 일반적으로 분산성분을 알 수 없기 때문에 분산성분을 반드시 추정하여야만 한다. 이 경우 분산성분의 추정량으로 가장 많이 사용되는 추정량들인 Henderson의 방법 III 추정량, 사전추측값이 1인 MINQUE 추정량, MLE(최우추정량), REMLE(제한최우추정량)를 이용하여 분산행렬을 추정하고, 신뢰구간의 포함범위확률과 평균길이를 모의실험을 통하여 살펴본다. 모의실험의 결과는 4가지 추정량 모두 비슷한 신뢰구간의 포함범위확률과 평균길이를 갖는 것으로 판명되었다.
Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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2005.05a
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pp.251-255
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2005
중도절단된 자료와 표본수가 적은 자료를 가지는 생존분석에서 생존율을 추정하거나 두 집단의 생존율을 비교할 때 정규분포 근사를 가정한 신뢰구간을 이용하는 데는 많은 어려움이 생긴다. 생존함수의 신뢰구간에 대한 중도절단을, 표본의 크기에 따른 다양한 상황의 모의실험을 통하여 Kaplan-Meier, Nelson, 적률 추정량 그리고 cox model의 ${\beta}$을 가지고 붓스트랩을 이용한 신뢰구간과 비모수 신뢰구간, 우도비 신뢰구간의 실제 포함 확률을 비교해보고자 한다.
통행시간가치에 대한 신뢰구간추정 방법론을 제시하고 서울시 출근통행자의 시간가치 신뢰구간의 추정을 통하여 그 적용사례를 예시하였다. 사례분석을 통하여 서울시 출근통행자의 평균시간가치는 시간당 7,341원으로 추정되었고, 95%신뢰구간의 하한치는 5,454(원/시간), 상한치는 10,806(원/시간)으로 추정되었다.
Recently the interval estimation of a binomial proportion is revisited in various literatures. This is mainly due to the erratic behavior of the coverage probability of the will-known Wald confidence interval. Various alternatives have been proposed. Among them, Agresti-Coull confidence interval has been recommended by Brown et al. (2001) with other confidence intervals for large sample, say n $\ge$ 40. On the other hand, a noninformative Bayesian approach called Polya posterior often produces statistics with good frequentist's properties. In this note, an interval estimator is developed using weighted Polya posterior. The resulting interval estimator is essentially the Agresti-Coull confidence interval with some improved features. It is shown that the weighted Polys posterior produce an effective interval estimator for small sample size and a severely skewed binomial distribution.
In this paper we construct prediction intervals for nonlinear time series models using the bootstrap. We compare these prediction intervals to traditional asymptotic prediction intervals using quasi-score estimation function and M-quasi-score estimating function comprising bounded functions. Simulation results show that the bootstrap method leads to improved accuracy. The accuracy of the bootstrap is empirically demonstrated with the consumer price index.
일반적으로 모수에 대한 신뢰구간 추정량이 점 추정량보다 훨씬 더 선호되고 있으며 많이 알려져 있다. 그러나 이산형 분포의 경우에는 주로 대 표본 근사 이론에 입각한 근사 신뢰구간이 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 여러 가지 이산형 분포 가운데에서 가장 많이 활용되고 있는 이항분포와 포아송 분포의 모수에 대한 다양한 신뢰구간 추정량들을 소개하고 대 표본 근사 이론에 의한 신뢰구간뿐만 아니라 소 표본의 경우에도 유용하게 이용될 수 있는 신뢰구간 등을 살펴보고 이들 신뢰구간들을 비교하였다.
Park, Jihoon;Kang, Moon Seong;Kim, Keuk Soo;Choi, Kyu Hyun;Cho, Hyo Seob
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.397-397
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2021
본 연구의 목적은 비매개변수적 리샘플링 기법을 이용하여 농업용 저수지 유입 설계홍수량의 구간을 추정하는 기법을 제안하는 데 있다. 본 연구는 설계홍수량을 점 추정하여 안전계수(safety factor)를 적용하는 기존 방법에 대한 대안을 제시하고자 한다. 설계홍수량의 구간 추정을 수행하기 위해 부트스트랩 기법(bootstrap technique)을 사용하였다. 부트스트랩 기법을 이용하여 95% 신뢰수준에 해당하는 신뢰구간을 추정하였다. 본 연구의 공간적인 범위는 남한의 30개 농업용 저수지이며, 시간적인 범위는 과거 기간(2015s: 1986-2015)과 미래기간(2040s: 2011-2040, 2070s: 2041-2070, 2100s: 2071-2100)을 설정하였다. 본 연구에서는 200년 빈도, 24시간 지속기간을 대표적인 결과로 선정하여 분석하였다. 빈도분석은 GEV 분포를 사용하였고, L-moment 방법을 이용하여 매개변수를 추정하였다. 설계홍수량은 HEC-1 모형을 이용하여 산정하였다. 최종적으로 설계홍수량 구간 추정한 결과를 기존의 점 추정한 뒤 안전계수를 적용한 기존 방법과 비교하였다. 97.5th BCa percentile 기준으로 상대적인 변화를 비교해보면, 미래로 갈수록 구간 추정으로 산정한 설계홍수량이 점차 증가하는 것으로 도출되었다. 한강 및 금강 유역에 위치한 농업용 저수지의 설계홍수량이 낙동강 유역에 비해 상대적으로 큰 변화를 보여주었다. 몇몇 농업용 저수지에 대해서 2040s 기간에 다소 감소하기도 하였으나 2070s 기간 이후에 다시 증가하는 결과를 보여주었다. 낙동강 유역의 위치는 농업용 저수지의 설계홍수량은 미래로 갈수록 크게 증가하지 않는 경향을 보여주었다. 본 연구는 설계홍수량을 추정하는 데 있어 결정론적인 방법에서 더 나아가 자료의 통계적인 특성을 고려하여 구간 추정을 수행하는 방법론을 제공할 수 있을 것으로 사료된다.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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1998.06e
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pp.391-394
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1998
본 논문에서는 극심한 가산 잡음에 의해 손상된 음성 신호를 스펙트럼 차감법으로 개선할 때, 잡음 스펙트럼 추정을 위한 무음 구간 추정 방법을 제안한다. 스펙트럼 차감법은 잡음을 효과적으로 제거한다고 알려져 있으나, SNR 0 dB 이하의 잡음 환경에서는 무음 구간의 검출이 힘들어 잡음 스펙트럼 추정치의 정확도가 저하된다. 일반화 스펙트럼 차감법의 과차감(oversubtraction)과 잡음 스펙트럼 추정을 반복하여 얻은 무음 구간은 SNR -10 dB~ 0 dB의 낮은 SNR에서도 비교적 정확하며, 프레임 에너지를 이용한 무음 검출 방법에 비해 향상된 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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