• 제목/요약/키워드: 모수추정법

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결측치를 가진 목표지향형 평가모델에서 수학학습능력의 평가에 관한 연구

  • 홍석강
    • 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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    • 제33권2호
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    • pp.167-175
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    • 1994
  • 결측치를 가진 회귀모형의 모수 추정법을 이용하여 목표지향형 평가 모델에서 기초고사(X)와 신고사(I)(Y), 신고사(II)(Z)등 두 개 이상의 고사지로 이루어진 고사집에서 기초고사에는 결측치가 없고 신고사(I), 신고사(II)등에는 결측치가 있는 경우 모수의 최우추정량 계산법을 논하고 E.M. 알고리즘과 평가치는 희귀방적식화에 의하여 우리나라 중등학교 학생의 수학학습능력과 수학적 사고력의 크기를 변별하며 학생들의 진능력이 반영된 평가모델과 최종 성적을 평가 할 수 있는 계산법을 제시하였다.

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회귀직선 기울기의 순서성에 대한 비모수적 검정법 (A nonparametric test for parallelism of regression lines against ordered alternatives)

  • 송문섭;이기훈;김순옥
    • 응용통계연구
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    • 제6권2호
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    • pp.401-408
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    • 1993
  • 본 논문에서는 회귀직선 기울기의 순서성에 대한 비모수적 검정법을 제안하였다. 자료의 정보를 최대한 활용하는 Potthoff 형태의 검정통계량을 붓스트랩 분산추정량으로 표준화하여 점근 분포무관 검정을 한다. 또한 제안된 검정법의 특성과 효율을 대표본과 소표본에서 비교연구하였다.

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M-추정에 기반을 둔 로버스트 스펙트럴 추정량: 주택 가격 지수에 대한 응용 (Robust spectral estimator from M-estimation point of view: application to the Korean housing price index)

  • 박노진
    • 응용통계연구
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    • 제29권3호
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    • pp.463-470
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    • 2016
  • 주파수 영역에서 시계열 자료를 분석함에 있어 스펙트럴 추정량은 매우 유용한 도구이다. 기존의 스펙트럴 추정량은 이상치에 영향을 받을 수밖에 없는 구조로 되어있어서 M-추정법을 활용하여 로버스트 스펙트럴 추정량이 제안되었다. M-추정을 위해서는 조율모수를 적절하게 선택해 주어야 하는데 Pak (2001)이 제안한 방법을 사용할 때의 효과를 연구하였다. 모의실험과 주택가격지수에의 적용을 통하여 효과가 있음을 확인하였다.

NHPP소프트웨어 신뢰도 성장모형에서 베이지안 모수추정과 예측 (Bayesian parameter estimation and prediction in NHPP software reliability growth model)

  • 장인홍;정덕환;이승우;송광윤
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제24권4호
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    • pp.755-762
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    • 2013
  • 본 논문은 NHPP 소프트웨어 신뢰성모형에서 모수추정과 고장시간에 대한 예측을 다루고자 한다. 소프트웨어 신뢰성모형 Goel-Okumoto모형에서 평균값 함수에 대한 최우추정과 경험적 사전분포를 가정한 공액사전분포에서 베이지안 추정을 다루었다. 실제 자료에서 두 가지 추정법에 의한 모수 추정값을 제공하였으며, 모형의 적합성을 판정하고, 고장수에 대한 예측값을 비교하였다.

붓스트랩 표준편차 추정량으로 표준화한 U-통계량을 이용한 비모수적 검정법

  • 이기훈
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제2권2호
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    • pp.221-226
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    • 1995
  • 본 연구는 붓스트랩에 의한 U-통계량의 분산추정방법을 제안하고, 추정량의 일치성을 증명하였다. 결과적으로 붓스트랩 추정량으로 표준화한 U-통계량의 값이 표준정규분포에 근사함을 보였다. 또한 실제적인 비모수검정에서 이를 응용하여 검정력과 특성을 연구하였다.

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전문서비스 로봇 하드웨어 비용추정 관계식 개발에 관한 연구 (A Study on the Hardware Cost Estimation Equation of Professional Service Robot)

  • 이정수;민정탁;최연서;박명준;손동섭
    • 디지털융복합연구
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    • 제16권7호
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    • pp.89-96
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    • 2018
  • 본 연구에서는 모수추정법을 활용하여 국내 전문서비스 로봇 개발 데이터를 기초로 H/W비용추정을 위한 방안제시와 더불어 로봇의 적용 환경여건에 따라 달라지는 비용을 추정할 수 있도록 그 항목과 가중치를 도출하고자 한다. 이를 위하여 모수추정법을 활용하여 전문서비스 로봇 비용추정 방정식을 개발하였으며, 환경여건 고려를 위하여 FGI, 델파이를 통해 조정계수 항목과 이에 따른 가중치를 도출하였다. 분석결과 무게, 부피, 제작난이도가 반영된 비용 추정 방정식을 개발하며, 추정된 비용을 환경적 요소에 따라 조정하기 위한 방진/방수, 내열/내한, 안전, 시험, 기술혁신의 내용을 반영한 관계식을 도출할 수 있었다. 이를 통해 전문서비스 로봇의 비용을 추정할 수 있는 객관적인 근거를 마련할 수 있었으며, 이를 기반으로 전문서비스 로봇 H/W개발비용 추정을 위한 지속적인 연구로 이어질 것이다. 향후에는 다양한 전문서비스 로봇을 통해 풍부한 데이터를 수집하여 신뢰성을 높이고, 기능항목 발굴을 통해 모형 강화를 유도할 것이다.

비모수적 회귀함수 추정에서 평활량의 선택에 관한 연구

  • 석경하
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제3권1호
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    • pp.39-49
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    • 1996
  • 비모수적 커널 회귀함수 추정법에서 평활량(bandwidth of smoothing parameter)의 선택은 아주 중요한 문제이다. 교차타당성(cross-validation) 방법에 의한 평활량은 최적평활량으로의 상대적 수렴속도(relative convergence rate)가 $n^{-1/10}$로 상당히 느리다는 것을 알고 있다. 본 연구는 삽입방법(plug-in method)에 의해 선택된 평활량의 상대적 수렴속도가 교차타당성 방법보다 더 빠른 $n^{-2/7}$이 됨을 보였다. 그리고 모의실험을 통하여 소 표본에서도 삽입방법이 교차타당성 방법보다 우수함을 입증하였다.

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비모수추정법에 의한 부산시 가정용수 수질개선에 대한 지불의사액 추정 (Estimating Willingness to Pay for the Tap Water Quality Improvement in Busan Using Nonparametric Approach)

  • 표희동;박철형;추재욱
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제44권2호
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    • pp.125-134
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    • 2011
  • 이 논문은 비모수추정법에 의한 조건부가치측정법을 이용하여 부산시 가정용수 수질개선에 대한 지불의사액을 추정하는 것이다. 이와 같은 연구는 생활용수를 관리하는 정책입안자들에게 수질개선에 따른 경제적 편익의 정보를 제공하고, 부산시의 생활용수 개선사업을 수행여부나 수행규모를 결정하는데 있어서 유용한 정보와 시사점을 제공할 수 있다. 비모수추정법은 모수추정법에서 가정되는 모형분포의 적합도, 모형설정, 이분산 등의 가정과 검정이 필요 없을 뿐만 아니라 비교적 추정이 용이하고 보수적 추정을 할 수 있는 장점이 있다. 이 논문은 조건부가치측정법의 신뢰성과 타당성을 확보하기 위해서 층화된 무작위표본추출법에 의한 개인면접방법을 통하여 665개의 표본을 선정하였다. 추정결과 가정용수 수질개선에 대한 부산시 가구당 월 평균 지불의사액은 2009년 기준 3,190원에서 3,331원이고, 중앙값은 가구당 월 1,750원으로 추정되었다. 부산시민 전체의 가정용수 수질개선에 대한 연간 경제적 편익은 평균WTP를 적용할 경우 502억원, 중앙값 WTP를 적용할 경우 275억원으로 추산되었다. 이와 같은 연구결과는 상수도 수질정책의 시행여부를 결정하는 비용편익분석이나 다양한 생활용수 수질개선정책에 있어서 편익의 유용한 정보로 활용할 수 있다.

신종발견확률의 편의보정 비모수 최우추정량에 관한 연구 (On asymptotics for a bias-corrected version of the NPMLE of the probability of discovering a new species)

  • 이주호
    • 응용통계연구
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    • 제6권2호
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    • pp.341-353
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    • 1993
  • 여러 개의 종으로 구성된 모집단에서 일정 크기의 표본을 추출하였을 경우, 다음차례에 뽑힐 종이 새로운 종이 될 조건부확률의 추정량으로서 가장 널리 사용되어 온 것은 Good(1953)이 경험적 베이지안 접근법을 사용하여 제안한 비모수추정량이다. Clayton과 Frees(1987)는 Good의 추정량에 대한 대안으로서 비모수최우추정량을 제안하고, 시뮬레이션을 통해 모집단이 비교적 불균일할 경우 자신들이 제안한 추정량이 Good의 추정량보다 평균제곱오차가 작음을 보여 주었고, Lee(1989)는 모집단이 균등분포에 비교적 가깝지 않은 절단기하분포를 따를 때 이를 점근적으로 규명하였다. 그러나 비모수최우추정량은 상당한 편의를 지니고 있는데, 본 연구에서는 이 편의의 일부를 보정한 새로운 추정량이 대부분의 모집단분포 형태에 있어 비모수최우추정량보다 평균제곱오차가 작으며, 모집단이 균일분포에 아주 가까운 경우를 제외하고는 Good의 추정량보다도 평균제곱오차가 작음을 점근적으로 규명하고, 이를 소표본 시뮬레이션을 통하여 확인하였다.

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