• 제목/요약/키워드: 비모수모형

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혼합 조건부 종추출모형을 이용한 여름철 한국지역 극한기온의 위치별 밀도함수 추정 (Density estimation of summer extreme temperature over South Korea using mixtures of conditional autoregressive species sampling model)

  • 조성일;이재용
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제27권5호
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    • pp.1155-1168
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    • 2016
  • 기상 자료의 경우 한 지역의 기후가 인접지역의 기후와 비슷한 양상을 띄고 각 지역의 확률 밀도 함수 (probability density function)가 잘 알려진 확률 모형을 따르지 않는다는 것이 알려져 있다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 이상 기후 현상이 뚜렷히 나타나는 여름철 평균 극한 기온(extreme temperature)의 확률 밀도 함수를 추정하고자 한다. 이를 위하여 공간적 상관관계 (spatial correlation)를 고려하는 비모수 베이지안 (nonparametric Bayesian) 모형인 조건부 자기회귀 종추출 혼합모형 (mixtures of conditional autoregression species sampling model)을 이용하였다. 자료는 이스트앵글리아 대학교 (University of East Anglia)에서 제공하는 전 지구의 최대 기온과 최소 기온자료 중 우리나라에 해당하는 지역의 자료를 사용하였다.

랜덤화 블록 계획법에서 우산형 대립가설에 대한 정렬방법과 위치를 이용한 비모수 검정법 (Nonparametric method in randomized block design for umbrella alternatives based on aligned method and placement)

  • 김정현;김동재
    • 응용통계연구
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    • 제29권7호
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    • pp.1399-1409
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    • 2016
  • 랜덤화 블록 계획법(randomized block design)에서 대립가설형태에 따라 많은 비모수적인 방법들이 제안되었다. 일반대립가설에서 대표적으로 Fridman (1937)의 검정법이 있고, 순서형 대립가설에서는 Page (1963)의 검정법이 있다. 우산형 대립가설에 대한 비모수적 방법으로는 일원 배치 모형에서 k개의 표본 문제에 대하여 Mack과 Wolfe (1981)의 검정법이 있다. 본 논문에서는 랜덤화 블록 계획법(randomized block design)에서 우산형대립가설에 대하여 블록 간의 정보를 이용한 Hodges와 Lehmann (1962)의 정렬방법과 위치를 이용한 Kim (1999)의 검정법을 이용하여 검정법을 제안하였다. 또한, Monte carlo 모의실험을 통하여 제안된 검정법과 기존의 검정법을 비교하였다.

결측 택시 Probe 통행속도 예측기법 개발에 관한 연구 (A Study on the Development of a Technique to Predict Missing Travel Speed Collected by Taxi Probe)

  • 윤병조
    • 대한토목학회논문집
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    • 제31권1D호
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    • pp.43-50
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    • 2011
  • 택시 프로브(Probe)를 이용한 구간통행속도 모니터링체계는 지능형교통체계(ITS)의 핵심적인 하부시스템 중 하나이다. 택시 프로브기법을 통해 수집되는 구간통행속도는 도시가로망의 교통상태 모니터링과 통행시간 정보제공에 널리 활용되고 있다. 그러나 택시 Probe기법은 표본수가 적고 교통혼잡으로 인하여 구간통행시간이 자료수집 주기보다 큰 경우, 실시간으로 자료가 수집되지 않는 누락상태가 발생하게 된다. 이러한 누락상태는 단일시간대에서 다중시간대에 걸쳐 발생하게 되며, 기존의 단일시간대 예측기법으로는 다중시간대의 상태를 예측하지 못하는 단점이 있다. 따라서 다중시간대 누락상태에서 실시간 구간통행속도를 예측하기위한 기법이 요구된다. 본 연구에서는 기존의 단일시간대 예측기법의 한계를 극복하면서 단일 및 다중시간대 통행속도를 예측하기위한 기법을 개발하였다. 개발된 모형은 비모수회귀(NPR)을 기반으로 개발되었으며, 다중시간대 예측에도 불구하고 기존의 단일시간대 예측기법보다 우수한 정확도를 보였다.

다변량 형질의 유전연관성에 대한 주성분을 이용한 회귀방법와 다변량 비모수 추세검정법의 비교 (Comparison of Principal Component Regression and Nonparametric Multivariate Trend Test for Multivariate Linkage)

  • 김수영;송혜향
    • 응용통계연구
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    • 제21권1호
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    • pp.19-33
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    • 2008
  • 연속 형질(quantitative trait)에 영향을 미치는 유전자를 알아내기 위해 형제 쌍의 자료를 수집하여, 주로 이용되는 Haseman과 Elston (1972)의 최소제곱 회귀검정법으로 분석하는데 이는 단일 형질에 대한 분석법이다. 현실적으로 여러 형질들이 복잡하게 단일유전자 좌위(single locus)와 연관되어 있어 함께 수집하게 되는 경우에는, 이러한 연관된 여러 형질을 동시에 분석하는 유전연관성 검정법(linkage test)이 절실히 필요한 실정이다. Amos 등 (1990)은 주성분(principal component) 선형모형을 이용하여 Haseman과 Elston (1972)방법을 둘 이상의 형질의 다변량 분석법으로 확장시켰다. 그러나 이 검정방법은 통계량의 분포를 알 수 없기에 아직 제 1종 오류가 제대로 통제되지 못하는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 다변량 형질 자료의 연관성검정에 있어 단일변량에 대한 비모수 추세검정법을 다변량 자료에 대한 분석법으로 확장시킨 통계량을 사용할 것을 제안한다. Amos 등 (1990)이 제안한 방법과 다변량 추세검정 통계량을 모의실험으로 생성한 연속형 형질자료에 적용하였을 때, 다변량 추세검정 통계량은 Amos 등 (1990) 방법에서의 여러 문제점이 발생되지 않을 뿐만 아니라 모의실험에서 제 1종 오류가 정해진 유의수준에 가까운 것을 확인하였고, 검정적이 더 높음을 볼 수 있었다.

다변량 다수준 이항자료에 대한 일반화선형혼합모형 (Generalized Linear Mixed Model for Multivariate Multilevel Binomial Data)

  • 임화경;송석헌;송주원;전수영
    • 응용통계연구
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    • 제21권6호
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    • pp.923-932
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    • 2008
  • 우리는 자명하지 않은 상관 구조를 갖는 복잡한 다변량 자료에 직면하는 경우가 있다. 예를 들어 군집 구조 자료의 경우 생략된 변수들이 한 개 이상의 관측값에 동시적으로 영향을 줄 수 있기 때문에 결과들 간에 상관 구조를 모형화하는 것은 추정량의 효율성과 정확한 표준오차의 계산 등의 타당한 추론을 위해서 중요하다 관측값들 간에 종속성을 두는 표준 방법으로는 관측 값들이 관찰되지 않은 어떤 변수를 공유한다고 가정하는 것인데, 이러한 가정에 대해 본 연구에서는 다수준 모형을 고려한 상관된 임의효과 모형을 적합시켰다. 추정은 준모수적 접근방법으로 임의계수 분포에 대한 모수적 가정 없이 유한혼합 EM-알고리즘을 통하여 수행되었다.

항공화물 부문과 항공사 효율성에 관한 연구 (자료포락분석(DEA) 모형의 이용) (Study of the Efficiency of Airlines' and Cargo Divisions-Using a DEA Model Approach)

  • 홍석진
    • 대한교통학회지
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    • 제22권3호
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    • pp.17-26
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    • 2004
  • 항공운송산업에서 항공화물이 차지하는 비중이 점차적으로 확대되고 있으며 향후 2020년(보잉은 2022년)까지의 성장률도 보잉과 에어버스에서는 여객 수요보다 화물수요가 각 1.3%, 0.8%의 높은 성장을 거둘 것이라는 전망을 하고 있다. 특히 에어버스에서는 아시아 태평양 지역 역내와 중국 발 유럽행의 항공화물이 평균 7.0%의 높은 성장을 할 것으로 전망하고 있다. 이러한 높은 성장 전망 외에도 항공화물이 항공운송산업 혹은 세계경제의 선행지표로도 사용되고 있다. 이렇듯 항공운송산업에서 항공화물 부문의 역할이 점차적으로 증대되고 있어 본 연구에서는 항공화물 사업부문에 많은 활동을 하고 있는 항공사의 효율성이 그렇지 않은 항공사의 효율성을 비교하는 연구를 하였다. 먼저 항공 화물 매출액 기준 상위 10개사(2002년 기준)의 효율성을 자료포락 분석(DEA, Data Envelopment Analysis)을 이용 분석하였다. 그리고 이를 이용하여 항공사 전체 매출액 상위 10개사(화물 매출액 상위 10개사를 제외), 미국의 9개 항공사(상위 50대 항공사 중), 기타 10개사를 선정하여 각각의 효율성 비교를 통하여 항공화물 사업을 활발히 하는 항공사와 그렇지 않은 항공사와의 효율성에 대해 상대적 비교를 하였다. 이를 통해 항공화물 사업 부문이 항공사의 경영 효율성에 미치는 영향에 대해 간접 비교를 시도하였다. 분석 결과 항공운송사업중 항공화물 부문이 상위 10대 항공사 효율성이 다른 그룹의 항공사 보다 높게 제시되었다. 이는 항공사의 운송 사업을 화물 운송과 여객 운송 부문의 공동 네트워크의 활용을 통한 시너지 효과를 통해 항공사 효율성을 높일 수 있음을 의미한다.

영상에서 선형순위검정법을 이용한 에지검출 비교 (Comparison of Edge Detection using Linear Rank Tests in Images)

  • 임동훈
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제10권6호
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    • pp.17-26
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    • 2005
  • 본 논문에서는 통계학의 선형순위통계량(linear rank statistics)에 기초한 3가지 비모수 검정법 즉. Wilcoxon 검정법, Median 검정법 그리고 Van der Waerden 검정법을 이용하여 에지를 검출하고자 한다. 5$\times$5 윈도우상에서 중심픽셀의 에지여부는 에지-높이 모수(edge-height parameter)를 사용한 모형 하에서 두 영역간의 유의한 차이가 있는지를 검정함으로서 결정한다. 영상실험에서 통계적 방법들 간의 에지검출 성능은 에지맵(edge map)을 통한 정성적인 비교와 객관적인 척도 하에서 정량적인 비교를 통하여 분석하였다.

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"효과없음(No Effect)" 검정을 위한 평활 검정통계량에 대한 고찰 (Smooth Tests for No Effect Mpdel)

  • 김종태;고정환;이우동
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제9권2호
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    • pp.275-287
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    • 1998
  • 본 연구는 "효과없음"을 검정하기 위한 기존의 적합도 검정통계량들을 조사하고 검정 통계량으로 제시할 수 있는 많은 평활 검정통계량들에 대한 검정력을 비교 분석하였다. 세가지 다른 유형의 대립함수들을 설정하고 대립함수들의 유형에 따라서 검정럭 값들에 대한 분석을 하였다. 비교분석 결과 본 논문에서 제시한 검정 통계량들이 기존의 검정통계량들 못지 않게 우수한 검정력을 가지고 있음을 조사하였다.

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베지에 곡선을 이용한 함수의 미분에 대한 비모수적 추정 (Nonparametric estimation of the derivative of function via the Bezier curve)

  • 김충락;정미선;김형순
    • 응용통계연구
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    • 제11권1호
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    • pp.193-204
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    • 1998
  • 주어진 자료를 회귀모형에 적합시켜 적합된 함수의 미분을 구해야 하는 경우가 흔히 있다. 본 논문에서는 베지에 곡선을 이용하여 비모수적으로 추정하는 방법을 소개하고, 실제 자료에 적용시킨다. 이 방법의 장점은 원하는 차수의 미분이 가능할 뿐만 아니라, 비모수 추정에 따르는 커널의 선택과정이 필요없고 단지 평활모수만 선택하면 된다.

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비모수 지역난방 수요예측모형 (A Nonparametric Prediction Model of District Heating Demand)

  • 박주헌
    • 자원ㆍ환경경제연구
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    • 제11권3호
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    • pp.447-463
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    • 2002
  • The heat demand prediction is an essential issue in management of district heating system. Without an accurate prediction through the lead-time period, it might be impossible to make a rational decision on many issues such as heat production scheduling and heat exchange among the plants which are very critical for the district heating company. The heat demand varies with the temperature as well as the time nonlinearly. And the parametric specification of the heat demand model would cause a misspecification bias in prediction. A nonparametric model for the short-term heat demand prediction has been developed as an alternative to avoiding the misspecification error and tested with the actual data. The prediction errors are reasonably small enough to use the model to predict a few hour ahead heat demand.

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