• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.27 no.6
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• pp.867-889
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• 2014

Nonparametric Bayesian (np Bayes) statistical models are popularly used in a variety of research areas because of their flexibility and computational convenience. This paper reviews the np Bayes models focusing on biomedical research applications. We review key probability models for np Bayes inference while illustrating how each of the models is used to answer different types of research questions using biomedical examples. The examples are chosen to highlight the problems that are challenging for standard parametric inference but can be solved using nonparametric inference. We discuss np Bayes inference in four topics: (1) density estimation, (2) clustering, (3) random effects distribution, and (4) regression.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.14 no.2
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• pp.449-462
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• 2001

베이지안 다중 검정방법(multiple hypothesis test)은 여러 통계모형에서 성공적인 결과를 주는 것으로 알려져있다. 일반적으로, 베이지안 가설검정은 고려중인 모형에 대한 사후확률을 계산하여 가장 높은 확률은 갖는 모형을 선택하기 때문에 귀무가설의 기각여부에만 관심을 가지는 고전적인 분산분석 검정과는 달리 좀 더 구체적인 모형을 선택할 수 있는 장점이 있다. 이 논문에서는 독립이면서 로그정규분포를 따르는 K($\geq$3)개 모집단의 모수에 대한 가설 검정방법으로 O’Hagan(1995)이 제안한 부분 베이즈 요인을 이용한 베이지안 방법을 제안한다. 이 때 모수에 대한 사전분포로는 무정보적 사전분포를 사용한다. 제안한 검정 방법의 유용성을 알아보기 위하여 실제 자료의 분석과 모의 실험을 이용하여 고전적인 검정방법과 그 결과를 비교한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.27 no.6
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• pp.933-945
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• 2014

Bayesian spatiotemporal analysis is of considerable interest to epidemiological applications because health data is collected over space-time with complicated dependency structures. A basic concept in spatiotemporal modeling is introduced in this paper to analyze space-time disease data. The paper reviews a range of Bayesian spatiotemporal models and analyzes Hepatitis A data in Korea.

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 2013.04a
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• pp.517-531
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• 2013

보증 데이터를 통해 제품의 수명 및 형상모수를 추정할 때 최우추정법과 같은 전통적인 통계 분석방법(Classical Statistical Method)을 많이 사용하였다. 그러나 전통적인 통계 분석방법을 통해 수명과 형상모수의 추정 시 표본의 크기가 작거나 불완전한 경우 추정량의 신뢰성이 떨어진다는 단점이 있고 또 누적된 경험과 과거자료를 충분히 이용하지 못하는 단점도 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 모수의 사전분포를 가정하는 베이지안(Bayesian) 기법의 적용이 필요하다. 하지만 보증 데이터분석에 있어서 베이지안 기법을 이용한 연구는 아직 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 수명분포가 와이블 분포를 갖는 보증데이터를 활용하여 모수 추정의 효율성을 비교 분석하고자 한다. 이를 위해 와이블 분포의 모수가 대수정규분포를 따르는 사전분포를 갖는 베이지안 기법과 전통적 통계기법인 생명표법(Actuarial method)을 활용하여 추정량을 도출하고 비교 분석하였다. 이를 통해 충분한 관측 데이터를 확보할 수 없는 경우에 베이지안 기법을 이용한 보증 데이터 분석방법의 성능을 확인하고자 한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.14 no.2
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• pp.379-391
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• 2001

본 연구에서는 관심거리가 되고 있는 마코프인쇄 몬테칼로(Markov Chain Monte Carlo, MCMC)방법에 근거한 공간 확률난수 (spatial random variate)생성법과 깁스표본추출법(Gibbs sampling)에 의한 베이지안 분석 방법에 대한 기술적 사항들에 관하여 검토하였다. 먼저 기본적인 확률난수 생성법과 관련된 사항을 살펴보고, 다음으로 조건부명시법(conditional specification)을 이용한 공간 확률난수 생성법을 예를 들어 살펴보기로한다. 다음으로는 이렇게 생성된 공간자료를 분석하기 위하여 깁스표본추출법을 이용한 베이지안 사후분포를 구하는 방법을 살펴보았다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.27 no.6
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• pp.891-907
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• 2014

This article is concerned with one of the most important prior distributions for Bayesian analysis of survival and event history data, called Beta processes, proposed in Hjort (1990). We review the current state of the art of beta processes and their application to survival analysis. Relevant methodological and practical areas of research that we touch on relate to constructions, posterior distributions, large-sample properties, Bayesian computations, and mixtures of Beta processes.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.3 no.1
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• pp.169-177
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• 1996

본 논문에서는 한 유명 농구선수의 과거의 연도별 평균득점과 평균 야투율을 기초로 앞으로의 경기에 대한 평균득점과 평균야투율을 추정하기 위해 몬테칼로 베이지안 분석법 중의 하나인 Sampling-Important-Resampling (SIR) 알고리즘을 이용하였다. 즉 과거의 자료로부터 평균득점과 평균야투율에 대한 사전밀도함수를 설정하고 SIR 알고리즘을 이용하여 사후 밀도함수를 구한 후에 이를 기초로 베이지안 추론을 하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.26 no.5
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• pp.737-746
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• 2013

The Bayesian method can be applied successfully to the estimation of the censored regression model introduced by Tobin (1958). The Bayes estimates show improvements over the maximum likelihood estimate; however, the performance of the Bayesian interval estimation is questionable. In Bayesian paradigm, the prior distribution usually reflects personal beliefs about the parameters. Such subjective priors will typically yield interval estimators with poor frequentist properties; however, an objective noninformative often yields a Bayesian procedure with good frequentist properties. We examine the performance of frequentist properties of noninformative priors for the Tobit regression model.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.18 no.1
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• pp.173-182
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• 2005

A Bayesian threshold model is considered to analyze binary or ordered categorical traits. Gibbs sampler for making full Bayesian inferences about the category probability as well as the regression coefficients is described. The model can be regarded as an alternative to the ordered logit regression model. Numerical examples are shown to demonstrate the efficiency of the model.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.163-168
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• 2002

전형적인 시공간모형은 시공간 변이도(semivariogram) 또는 공분산 함수(covariance function)를 필요로 한다. 본 논문에서는 계산하기 어렵고 현실적이지 못한 결합 공분산함수를 통한 고전적 모형 대신, 일련의 독립적인 조건분포를 이용하는 보다 현실적인 베이지안 계층모형을 이용한다. 미국 전 지역에 산재해 있는 138개 기온 관측소로부터 얻어진 61년(1920-1980) 동안의 연기온편차 자료에 시공간 베이지안 계층모형을 적용하고 순수시계열모형에서의 적합값과 제안된 모형의 적합값을 비교분석한다.