• 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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• 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.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.398-398
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• 2021

섬진강은 한국 주요 5대강 중 하나로 유량 변동계수가 가장 크다. 이로 인해, 극심한 가뭄이나 홍수의 발생 확률이 높을 뿐만 아니라, 가뭄에서 홍수 또는 홍수에서 가뭄으로 갑작스러운 극한 수문 기상 변화가 일어날 수 있다. 수자원의 안정적인 확보와 수재해로 인한 피해를 최소화하기 위한 수자원 관리와 장기적 수문분석이 필요하다. 이에 본 연구에서는 섬진강 유역의 수문 관측소(56개)에서 10년 이상 장기 관측된 일유량 자료(1997년~2020년)를 이용하여 비모수 검정 방법을 통한 추세 분석과 변동점을 탐색하였다. 우선, 일유량 관측 자료를 이용하여 누락된 일유량 관측값으로 생겨날 수 있는 불확실성을 배제하기 위해 관측 기간 중 누락된 일유량 관측값들의 월별 비율을 조사하였다. 그리고 월별 일유량 관측값 누락이 없는 관측소들의 월평균 하천 유량 값으로 연평균 하천 유량 값을 계산하였다. 관측 기간 동안 결측된 값이 없는 28개의 관측소를 대상으로 비모수 검정 방법을 통한 연별 추세 분석(Mann-Kendall Test)과 변동점 탐색(Pettitt Test)을 하였다. 연별 추세 분석 경우 28개의 관측소 중 8개의 관측소에서 통계적으로 의미 있는 추세(신뢰도> 99%)가 탐지되었다. 이들 중 3개의 관측소에서는 증가하는 추세를 보였고 5개의 관측소에서 감소하는 추세가 보였다. 7개의 관측소에서는 통계적으로 의미가 있는 변동점도 탐색되었고 그 변동점이 탐색된 연도는 2011년(4개), 2012년(3개)로 나타났다. 계절적 추세 분석에서는 28개의 관측소 중 각각 봄(MAM) 11개, 여름(JJA) 11개, 가을(SON) 9개, 겨울(DJF) 11개 관측소에서 통계적 추세(신뢰도> 99%)가 탐지되었다. 또한 봄 17개, 여름 7개, 가을 18개, 겨울 18개 관측소에서 변동점이 탐색되었고, 그 연도는 관측소마다 달랐다. 이러한 유량의 추세와 변동점의 원인(기후적/인위적 요소)을 더욱 잘 이해하기 위해, 계절별 유량과 강수량의 상관관계 분석이 연구될 필요가 있다. 이러한 장기 수문기후학적 추세와 변동성에 대한 이해는 농업이 중요한 섬진강 유역의 수자원 관리와 기후변화에 선제대응 할 수 있는 기초를 마련할 것이다.

• 응용통계연구
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• 제29권4호
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• pp.729-739
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• 2016

독립된 세 개 이상의 처리 간에 차이 유무를 검정하는 비모수적 방법에는 Kruskal과 Wallis (1952)가 제안한 검정법이 있다. 세 개 이상의 다른 모집단으로부터 결합된 표본관측 값들의 순위를 이용한 검정기법이다. 본 논문에서는 Chung과 Kim (2007)이 제안한 결합위치 방법을 확장하여 일원배치모형에서 새로운 방법을 제안하였다. 또한 모의실험(Monte Calro simulation study)를 통하여 기존의 검정법과 제안한 방법의 검정력을 비교하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권4C호
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• pp.374-378
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• 2003

이 논문에서는 신호의존성 잡음과 가산성 잡음이 함께 있을 때 확률 신호를 찾아내는 두 표본을 쓰는 국소 최적 순위 검파기의 점근 성능을 다룬다. 비모수 검파기인 국소 최적 순위 검파기는 국소 최적 검파기와 비교하여 볼 때, 시간상으로 상관이 있는 확률 신호에 대해서 거의 같은 점근 성능을 가진다. 두 표본을 쓰는 국소 최적 순위 검파기는 한 표본을 쓰는 국소 최적 순위 검파기와 같게 수행한다는 점은 주목할 만하다.

• 한국수학사학회지
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• 제17권2호
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• pp.15-20
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• 2004

본 논문에서는 밀도 추정에 관한 통계량으로서 불편성과 일치성에 관하여 제시하고 밀도함수에 관한 평활 방법으로서 히스토그램과 커널 밀도 추정 및 극소적응평활(local adaptive smoothing)에 관하여 보이고자 한다. 그리고 과거에서 현재까지 비모수 밀도 추정에 관한 연구에 관하여 조사하고 논하고자 한다.

• 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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• 제30권3호
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• pp.427-439
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• 2017

공변량(covariate)이 존재하는 경우, 각 처리군 간 효과의 차이를 검정하기 위한 대표적인 비모수적 방법에는 Quade (1967)가 제안한 검정법이 있다. 또한 반응변수에 대해 공변량으로 단순선형회귀분석을 실시하여 얻은 잔차에 대해 일원배치분산분석과 Kruskal Wallis가 제안한 방법을 적용하는 방법, 그리고 Hwang과 Kim (2012)이 제안한 비모수적 도구인 위치(placement)를 이용한 방법이 있다. 본 논문에서는 공분산분석 모형에서 Hwang과 Kim (2012)이 제안한 방법을 확장하여 공분산분석에서의 새로운 방법을 제안하였다. 또한 모의실험(Monte Carlo simulation study)을 통하여 기존의 검정법들과 제안한 방법의 검정력을 비교하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제4권2호
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• pp.327-332
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• 1997

다층 신경망은 비모수 회귀함수 추정의 한 방법이다. 다충 신경망을 학습시키기 위해 역전파 알고리즘이 널리 사용되고 있다. 그러나 이 알고리즘은 이상치에 매우 민감하여 이상치를 포함하고 있는 자료에 대하여 원하지 않는 회귀함수를 추정한다. 본 논문에서는 통계물리에서 자주 사용하는 방법을 이용하여 로버스트 역전파 알고리즘을 제안하고 수학적으로 신경망과 매우 유사한 PRP(projection pursuit regression) 방법, 일반적인 역전파 알고리즘과 모의실험을 통해 비교 분석한다.

• 응용통계연구
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• 제29권7호
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• pp.1411-1419
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• 2016

랜덤화 블록 계획법을 검정하는 비모수적 방법에는 일반적인 대립가설에서 Friedman (1937)이 제안한 검정법이 있다. 이 방법은 처리 효과의 차이를 알아보기 위한 검정법으로 블록 내 순위를 사용해 검정함으로써 블록 간 정보의 손실이 있을 수 있다. 본 논문에서는 Hodges와 Lehmann (1962)이 제안한 정렬방법을 이용하여 블록 간 정보 손실을 줄이고, Jo와 Kim (2013)이 제안한 랜덤화 블록 계획법의 결합위치 방법을 확장하여 결합위치에 점수함수를 적용한 새로운 비모수적 방법을 제시하였다. 또한 Monte carlo simulation을 통하여 기존의 검정 방법과 제안한 검정법의 검정력을 비교하였다.