• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2003년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.199-201
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• 2003

본 연구에서는 크리스프자료(crisp data)인 독립변수와 퍼지자료(fuzzy data)인 종속변수 사이의 관계가 특정한 함수로 표현되지 않는 비모수 퍼지회귀모형을 분석하기위하여 퍼지수 순위와 퍼지순위변환방법을 소개하고, 모의실험을 통하여 퍼지순위변환방법의 효율성을 조사한다.

• 대한지리학회지
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• 제51권2호
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• pp.219-233
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• 2016

수리 또는 계량적 모형을 사용하는 사회과학연구에서 분석의 초점은 종속변수와 설명변수의 관계를 밝히는 것, 즉 설명 중심의 모형(explanatory modeling)이 지금까지 주류를 이루었다. 반면 예측(prediction) 능력 제고에 초점을 맞춘 분석은 드물었다. 본 연구에서는 이론 및 가설을 검증하거나 변수 간의 관계를 밝히는 설명 중심의 모형이 아니라 신규 관찰치에 대한 예측 오차를 줄이는, 예측 중심의 비모수 모형(non-parametric model)을 검토하였다. 서울시 강남구를 사례지역으로 선정한 후, 2011년부터 2014년까지 신고된 단독주택 실거래가를 기초자료로 하여 주택가격을 추정하였다. 적용한 비모수 모형은 기계학습 분야에서 제시된 일반가산모형(generalized additive model), 랜덤 포리스트, MARS(multivariate adaptive regression splines), SVM(support vector machines) 등이며 비교적 최근에 개발된 MARS나 SVM의 예측력이 뛰어남을 확인할 수 있었다. 마지막으로 이러한 비모수 모형에 공간적 자기상관성을 추가적으로 반영한 결과, 모형의 가격 예측력이 보다 개선되었음을 알 수 있었다. 본 연구를 계기로 그간 모수 모형에 집중되었던 부동산 가격추정 방법론이 비모수 모형으로 확대 및 다양화되기를 기대한다.

• 응용통계연구
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• 제27권6호
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• pp.867-889
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• 2014

비모수 베이지안 통계 모형은 그 유연성과 계산의 편리성으로 인해 최근 다양한 분야에서 응용되고 있는데, 본 논문에서는 생물/의학/보건 연구에서 사용되는 비모수 베이지안 통계 모형에 대해서 개괄하였다. 본 논문에서는 비모수 베이지안 통계 모델링에서 핵심적으로 사용되는 확률모형들을 소개하고, 다양한 예제들을 통하여 그 모형들이 어떻게 사용되는지 이해를 돕도록 하였다. 특별히, 논의된 예제들은 모수적 통계 모형으로 고찰하기에는 한계가 있는 연구가설들을 포함하고 있어 모수적 모형의 한계점을 지적하고 비모수적 베이지안 모형의 필요성을 강조하는 것들로 정하였다. 크게 확률밀도함수 추정, 군집분석, 임의효과 분포의 추정, 그리고 회귀분석의 4가지 주제로 분류하여 살펴보았다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제5권1호
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• pp.121-131
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• 1998

이 논문의 목적은 비모수 회귀모형에 있어서의 오차의 분산을 추정하는 방법들 중 차분에 기저한 방법 (difference-based methods)을 이용한 기존의 추정량들을 비교 분석하는데 있다. 특히 점근적인 최적 이차 차분에 기저한 Hall과 Kay, Titterington(1990)의 HKT 추정량에 대한 그들의 추정량에 대한 문제점들을 제시하고, HKT추정량과, GSJS추정량, Rice추정량에 대하여 모의 실험을 이용하여 모수에 대한 수렴 속도를 비교 분석 하였다. 또한 GSJS 추정량에 대한 일치성과 수렴 속도를 보였다.

• 응용통계연구
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• 제19권3호
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• pp.555-564
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• 2006

랜덤화 블록 모형하에서의 비모수 다중비교방법으로는 Friedman 순위합 다중비교 방법(McDonald와 Thompson, 1967)이 있다. 이 방법은 블록내 순위를 이용하여 블록간 정보를 이용하지 못하였다. 이런 단점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 Hodges와 Lehmann(1962)이 제안한 정렬방법을 이용한 새로운 비모수 다중비교방법을 제안한다. 또한 모의실험을 통하여 여러 다중비교방법의 검정력을 비교하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.796-804
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• 1998

이동통신 시스템을 분석할 때 중요한 여러길 전파를 모형화하는 데에는 곱셈꼴 잡음이 쓸모있다고 알려져 있다. 이 논문에서는 곱셈꼴 잡음에서 약한 신호의 비모수 검파를 생각한다. 관측값의 부호와 순위를 바탕으로 한국소최적 검파기는 어떤 잡음 분포에서도 신호의 세기가 약할 때 이를 검파하는 성능이 좋도록 한 것이다. 이 검파기는 곱셈꼴 잡음에서 확률 신호를 검파하는 국소최적 검파기와 비슷하다는 것을 보인다. 그리고, 이 비모수 검파기는 국소최적 검파기와 점근적으로 거의 같은 성능을 갖는다는 것을 보인다.

• 응용통계연구
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• 제29권4호
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• pp.707-717
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• 2016

랜덤화 블록 계획법을 검정하는 비모수 방법은 일반 대립가설에서 Friedman (1937), 순서형 대립가설에서 Page (1963)가 제안한 방법이 있다. 이 방법은 각 블록 내 처리 간 순위를 이용해 처리 간의 차이를 검정하는 방법이다. 본 논문에서는 Hodges와 Lehmann (1962)이 제안한 정렬방법을 이용하여 블록 간 정보의 손실을 줄이고, Orban과 Wolfe (1982)가 제안한 위치를 확장하여, Kim (1999)이 제안한 대조군과 처리군의 방법을 이용하여 랜덤화 블록 모형에서 새로운 비모수 검정 방법을 제안하였다. 또한 Monte Carlo 모의실험을 통해 제안방법과 기존의 검정 방법을 비교하였다.

• 응용통계연구
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• 제31권5호
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• pp.599-610
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• 2018

반복이 있는 랜덤화 블록 모형(randomized block design with replications)에서 비모수 다중비교 방법으로는 Mack과 Skillings (Technometrics, 23, 171-177, 1981) 방법이 있다. 이 방법은 각 블록의 처리에서 반복된 관측값 대신 관측값들의 평균을 이용해 순위를 매기기 때문에 정보의 손실이 발생할 가능성이 있다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 Hodges와 Lehmann (The Annals of Mathematical Statistics, 33, 482-497, 1962)이 제안한 정렬방법과 Chung과 Kim (Communications for Statistical Applications and Methods, 14, 551-560, 2007)이 제안한 결합위치 검정법을 확장하여 반복이 있는 랜덤화 블록 모형에서 새로운 비모수 다중비교 방법을 제시하였다. 또한 몬테카를로 모의실험(Monte Carlo simulation)을 통해 모수적 방법과 기존의 비모수적 방법과의 family wise error rate (FWE)와 검정력을 비교하였다.

• 응용통계연구
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• 제30권2호
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• pp.281-290
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• 2017

반복이 있는 랜덤화블록 모형에서의 비모수적 검정 방법에는 Mack과 Skillings (1980)가 제안한 방법이 있다. 이 방법은 각각의 관측값을 사용하는 대신 각 블록에서의 반복된 관측값들의 평균을 사용하여 검정하는 방법이다. 따라서 관측치들의 정보를 손실할 수 있다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 정렬방법과 선형 위치통계량을 이용한 비모수 검정법을 제안하였다. 또한 몬테카를로 모의실험(Monte-Carlo Study)을 통하여 기존의 방법과 제안한 방법의 검정력을 비교하였다.

• 응용통계연구
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• 제13권2호
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• pp.371-381
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• 2000

비모수 회귀모형에 있어서 평활스플라인에 대하여 언급하고, 그 간단한 성질을 다룬다. 선형회귀나 다항식회귀에서는 적합하기 나쁜 데이터가 많이 존재한다. 설명변수가 여러 개인 경우에 준모수 회귀모형은 하나 혹은 그 이상의 변수에 대해서는 비모수 함수를 다른 변수에 대하서는 선형함수를 적합시켜 그들의 가법성을 가정한 것이다. 준모수 회귀모형에 있어서 선형부분의 회귀계수의 추정량에 편의가 발생하고, 여기서는 그 편의에 대한 점근 정규성을 다룬다