경쟁위험(competing risk) 하에서의 누적 발생함수(cumulative incidence function)는 일반적으로 비모수적 방법으로 추정된다. 그러나 관심 있는 원인에 의한 사건이 다른 원인에 의한 사건보다 상대적으로 적게 발생하는 경우에 비모수적 방법으로 추정된 누적발생함수는 이산성으로 인해 다소 정확하지 않게 된다. 이와 같은 경우에 Bryant와 Diagnam(2004)는 관심 있는 원인에 대한 원인특정적 위험함수(cause-specific hazard function)를 모수적으로 모형화하고 다른 원인에 의한 사건은 비모수적으로 추정하는 준모수적 방법을 제안했다. 본 연구에서는 준모수적 누적발생함수 추정량을 재표현하고 와이블분포모형과 대수 정규분포모형으로 확장하였다. 또한 대수 정규분포 원인특정적 위험모형일 경우 누적 발생함수에 대한 비모수적 추정량, 와이블분포 준모수적 추정량과 대수 정규분포 준모수적 추정량의 효율성을 비교하며 준모수적 추정량의 성능과 모형 오설정이 미치는 영향을 살펴보았다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제5권3호
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pp.685-694
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1998
임상실험이나 신뢰성공학 분야에서 임의 중단자료를 이용한 비모수적 신뢰도 추정량으로 Kaplan-Meier 추정량과 Nelson형 추정량이 많이 사용되고 있다. 그러나 Nelson형 추정량은 평균제곱오차의 관점에서 Kaplan-Meier 추정량보다 추정능력이 우수한 반면 편의는 신뢰도가 감소함에 따라 양의 방향으로 점증하는 소표본 특성을 갖는다. Nelson형 추정량의 이러한 특성 때문에 신뢰도의 함수로 표현되는 잔여수명 분위수함수 등의 추정시에는 평균제곱오차의 관점에서 Kaplan-Meier 추정량보다 추정능력이 떨어짐을 볼 수 있다. 이러한 점을 고려하여 이 두 추정량을 가중평균으로 통합한 새로운 비모수적 신뢰도 추정량을 제안하고 추정량의 특성을 비교 분석하였다.
본 논문은 꼬리가 두꺼운 분포의 꼬리부분에 대한 분포를 추정할 경우 모수적 방법과 비모수적 방법의 성능에 대해 비교하였다. 모수적 방법으로는 일반화 극단값 분포와 일반화 파레토 분포를 이용하였고, 비모수적 방법은 커널형 확률밀도함수 추정방법을 적용하였다. 두 접근법의 비교를 위해 2014년부터 2018년까지 서울시 관측소별 일일 미세먼지 공공데이터를 이용하여 블록 최댓값 모형과 분계점 초과치 모형을 적용하여 함수 추정한 결과를 함께 보이고 2년, 5년, 10년의 재현수준을 통해 고농도의 미세먼지가 일어날 지역을 예측하였다.
본 연구는 조기사망 위험 감소를 위한 지불의사금액에 대한 양분선택형 조건부가치측정(CV) 자료를 이용하여, 자의적인 모수적 분포(즉, 정규분포, 로지스틱분포, 로그정규분포, 지수분포)를 가정하여 도출하는 지불의사금액 대푯값(즉, 평균 내지 중앙값)의 변동성을 비교 검토하였다. 이를 위해 특정 모수적 분포라는 제약을 갖지 않는 Turnbull 비모수적 추정방법(nonparametric estimation method)에 의한 결과를 함께 비교 검토하면, 정책의사결정에서는 인정되기 어려운 수준의 WTP 대푯값들의 변동성이 확인되었다. 한편 Turnbull 비모수적 추정방법에 의한 WTP의 대푯값은 기본적으로 자의적 모수적 분포 가정에 의한 일종의 오지정 편의를 회피할 수 있다. 또한 Turnbull 비모수적 추정방법으로는 단일양분선택형 CV 자료이든 이중양분선택형 CV 자료이든 거의 유사한 추정치를 도출하고, 모수적 분포를 가정한 추정방법으로는 통계적으로 유의한 추정치를 얻지 못하는 상황에서도 통계적으로 유의한 추정치를 얻을 수 있는 강건성(robustness)을 보여주었다. 그러므로 양분선택형 CV 자료에서 특정 모수적 분포의 적합성을 판단하기 어려운 상황에서 자의적 모수적 분포의 가정에서 도출한 WTP의 대푯값들이 상당한 변동성을 보인다면, Turnbull 비모수적 추정방법에 의한 WTP의 평균 추정치가 정책의사결정에서 논란의 여지를 회피할 수 있는 비자의적이고 강건한 추정치가 될 수 있음을 확인할 수 있다.
지역 또는 도메인에 작은 크기의 표본이 배정되어 추정의 정도가 나쁜 경우에 사용되는 준모수적 또는 비모수적 소지역 추정법은 최근 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 커널을 이용한 국소다항 혼합모형 소지역 추정법과 벌점 스플라인을 이용한 혼합모형 소지역 추정법이 연구되었다. 이 두 방법과 소지역추정에 흔히 사용되고 있는 선형 혼합모형을 모의실험을 통해 그 우수성을 비교하였다.
범주형 자료의 구조파악에 주로 이용되는 로짓모형에서 비모수적 방법을 이용한 모수의 신뢰구간추정과 가설검정 등의 통계적 추론에 대하여 살펴보았다. 모수에 대한 통계적 추론에서 정규분포에 근거한 모수적 방법(Wald 방법)보다는 붓스트랩 방법이나 임의순열을 활용한 비모수적 방법이 많이 활용되고 있다. 본 연구에서는 로짓모형의 모수에 대한 비모수적 추론방법으로 붓스트랩(bootstrap)과 임의순열(random permutation)의 두 방법을 고려하고 모의실험을 통하여 가설검정의 검정력과 신뢰구간추정의 포함확률을 비교하였고 사례분석을 다루었다.
설명변수가 주어졌을 때 반응변수의 평균적인 추세뿐만 아니라 극단적인 지역에서의 추세에 대해서 추정하고 싶거나 반응변수 분포의 일반적인 탐색을 위해서는 분위수 회귀분석과 평률 회귀분석을 사용할 수 있다. 본 논문에서는 평률 회귀모형의 추정을 위한 모수적 방법과 비모수적 방법의 성능을 비교하고자 한다. 이를 위해 각 추정 방법을 소개하고 여러 상황의 모의실험 및 실제자료에의 적용을 통해 비교 분석을 실시하였다. 모형에 따라 성능 차이가 있는데 자료의 형태가 복잡하여 변수 간의 관계를 유추하기 힘들 경우 비모수적으로 추정한 평률 회귀분석모형이 더욱 좋은 결과를 보였다. 일반적인 회귀분석의 경우와 달리 평률의 경우 후보가 되는 모수 모형을 상정하기 어렵다는 측면에서 볼 때, 비모수적 방법의 사용이 추천될 수 있다.
일반적으로 이자율예측모형은 특정한 이자율 분포모형을 가정하여 모수적 방법에 의해 추정되었다. 그러나 특정한 분포모형을 가정한다는 것은 예측능력을 저하시킬 수 있다는 단점이 있다. 따라서 이자율변화에 특정한 분포모형을 가정하지 않는 비모수적 추정이 이자율 예측의 우월한 방법으로 제시되었다. 본 논문에서는 통화안정증권을 대상으로 이자율 예측 모형을 모수적 방법과 비모수적 방법으로 추정한다. 다음 이자율의 시장위험과 채권가격을 결정하여 두 방법 사이에 유의한 차이가 있는가를 분석한다. 1999년 8월 9일부터 2003년 2월 7일까지 통화안정증권의 일별, 주별 자료를 사용하여 분석한다. 액면이자 효과를 제거하기 위해 복리채만을 분석대상으로 한다. 모수적 방법을 이용할 때 이자율 변화의 추세항은 선형으로 나타나지만 변동성항은 이자율변화에 비해 급격히 변하는 비선형을 나타낸다. 비모수적 분석방법을 이용할 때 추세항과 변동성항 모두 이자율 변화에 비해 급격히 변하는 비선형을 나타낸다. 모수적 방법과 비교하여 추세항은 다른 결과를, 그리고 변동성항은 같은 결과를 보인다. 추세항과 변동성항의 예측을 감안하여 이자율의 시장위험 및 채권가격을 산출한 결과 모수적 방법과 비모수적 방법은 유의적인 차이를 보인다. 이는 이자율 및 이자율의 시장위험가격 예측은 비모수적 방법을 사용하는 것이 적합하다는 것을 뜻한다.
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.
연속시간모형은 시간의 흐름에 대응되는 자본자산의 운동의 성질과 시간의 흐름에 따라 형성되는 자본자산의 가격을 동시적으로 파악할 수 있는 것이 큰 장점이다. 연속시간 확률미분방정식을 구성하는 표류함수와 확산함수가 폐형해나 해석적 형태로 존재하지 않는 경우가 대부분이다. 여기에서 모수추정의 어려움이 발생한다. 전이 확률밀도함수의 인지 또는 발견의 어려움과 표류함수와 확산함수의 적분 불가능성은 최대가능도법의 사용을 어렵게 만든다. 여기에서 모수방법 보다는 비모수방법을 통하여 연속 확률 미분방정식을 추정하려는 성향이 존재한다. 밀도를 모르면 표본적률을 사용하여 모수를 추정할 수 있으므로 일반화 적률법이 연속시간 확률미분방정식의 모수 추정과 검정에 사용되고 있다. 전이밀도의 값을 시뮬레이션을 통하여 얻는 마코브연쇄 몬테카를로 방법, 전이밀도를 무한소 생성작용소를 통하여 얻는 방법, 비 모수방법, 여러 종류의 전개에 의하여 얻은 표류함수와 확산함수의 전이밀도에 대한 최대가능도법 등 여러 종류의 연속시간 확률미분방정식의 실증분석에서 사용되고 있다. 이 논문에서는 연속시간 확률미분방정식의 실증분석 방법들을 정리하는데 목적이 있다. 이일균(2004)은 이 논문과의 자매논문으로 시뮬레이션에 의한 확률미분방정식의 추정을 다루고 있어 시뮬레이션방법은 그 논문에 미룬다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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