본 연구에서는 역사자료를 이용하는 대표적인 빈도해석방법들을 이용하여 측우기관측자료의 유용성을 검토해 보았다. 근대관측자료와 역사적관측자료를 이용하여 2모수 대수정규분포를 유도하기 위해 중도절단자료에 대한 최우도법과 이항중도절단자료에 대한 최우도법을 적용하여 모수를 추정하였다. 그 결과, 근대관측자료와 측우기관측자료를 이용하여 최우도법을 적용한 경우가 근대자료만을 이용한 경우와 비교하여 평균과 표준편차가 모두 작게 산정되는것을 알 수 있었다. 이는 측우기관측자료를 이용함으로서 증가된 자료의 기간에 비하여 관측된 자료에서 큰 값이 드물게 발생한다는 것을 의미한다. 얻어진 모수를 이용하여 확률강우량을 추정해 본 결과, 모수 추정결과와 유사한 결론을 얻을 수 있었다. 주목할 점은 측우기관측자로의 값을 이용한 중도절단자료에 대한 최우도법과 자료의 개수만을 이용한 이항중도절단자료에 대한 최우도법으로부터 얻어진 확률강우량이 대체로 비슷하게 나타난다는 것이다. 본 연구의 결과는 정량적인 값으로 나타나지 않는 조선왕조실록과 같은 국내의 역사적 자료를 빈도해석에 효과적으로 이용할 수 있다는 것을 의미하며 이는 빈도해석을 위한 자료의 양적 증가를 의미하는 것이기도 하다.
2차원의 공간모집단에서 모수를 추정하기 위하여 모집단내에서 존재하는 위치들간의 공간적 종속관계를 이용하여 표본단위를 관찰하는 적합탐색 관찰방법을 제안하고, 공간모집단에서 관심영역의 면적이나 비율을 추정하고자 할 때 적합탐색 관찰방법을 적용하여 얻은 추정량에 대하여 살펴본다. 각 표본점들 사이에 존재하는 공간종속관계를 이용한 적합탐색 관찰방법을 적용한다면 조사이전에 미리 정해지는 표본크기 n에 대하여 추출된 표본단위들을 모두 관찰하는 전통적인 표본설계에 비하여 보다 적은 수 $m(m \leq n)$개의 관찰로써 추정할 수 있을 것이다. 이로써 표본조사시 발생하는 비용과 시간 등의 절감효과가 기대되며, 추정하려는 관심영역의 형상에 대한 사전 정보가 존재하지 않더라도 적합탐색 관찰방법으로 그 형상을 파악할 수 있게 된다.
본 논문에서는 비동질 포아송 프로세스(NHPP)에 기초한 소프트웨어 에러 현상에 대한 확률 모형을 고려하였다. 고장 패턴은 NHPP에 대한 강도함수와 평균값 함수로서 나타낼 수 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 모형인 Goel 이 제시한 일반화모형[2]과 Yamada, Ohba-Osaki 모형[11]을 재조명하고 이러한 모형과 연관되고 신뢰도 분포로 많이 사용되는 와이블 분포의 특수형태인 레일리(Rayleigh)분포와 겜벨(Gumbel)분포[5]를 이용한 모형을 제시하고, 또 효율적 모형을 위한 모형선택으로서 편차자승합(SSE)을 이용하여 비교하였다. 모수의 추정을 위해서 최우추정법(MLE)과 일반적인 수치해석적 방법인 이분법을 이용하였다. 수치적인 예에서는 실측자료인 NTDS 자료[4]를 이용하여 모수 및 신뢰도를 추정하였고 편차자승합을 이용한 모형비교의 결과를 나열하였다.
본 논문은 병후면역이 일생동안 지속되는 한 감염성 질병이 발생집단에서 질병발생 집단내 감염되지 않은 개체들에 대한 어떤 처치의 예방접종 효과, 즉 항체생성율이 비감염율 그리고 예방접종율과 같은 관련비율들에 어떻게 영향을 받는가를 알아보기 위한 통계적 분석모형으로 연속적 종속모형을 제시하고, 모형내 미지모수들을 추정하기 위한 방법을 논의하고 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제9권1호
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pp.1-9
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1998
영과잉-포아송모형에서 변화시점이 있는 경우, 우도비 검정통계량을 이용하여 변화 시점의 유 무에 대한 가설을 검정하였다. 또한 적률 및 최우추정법을 이용하여 변화 시점과 몇가지 흥미있는 모수들을 추정하여 보았다. 이들 추정량을 비교하기 위하여 경험적인 평균제곱오차를 이용하였다. 변화시점이 있는 영과잉-포아송 모형과 변화시점이 없는 포아송 모형의 실례를 자료를 중심으로 설명하였다.
본 연구에서는 소프트웨어 제품을 개발하여 테스팅을 거친 후 사용자에게 인도하는 시기를 결정하는 방출문제에 대하여 연구되었다. 인도시기에 관한 모형은 무한 고장 수에 의존하는 비동질적인 포아송 과정을 적용하였다. 이러한 포아송 과정은 소프트웨어의 결함을 제거하거나 수정 작업 중에도 새로운 결함이 발생될 가능성을 반영하는 모형이다. 적용모형은 여러 수명 분포들을 적합시키는데 효율적인 특성을 가진 콤페르쯔, 파레토, 로그-로지스틱 모형과 같은 로그형 특성분포를 이용하였다. 따라서 소프트웨어 요구 신뢰도를 만족시키고 소프트웨어 개발 및 유지 총비용을 최소화 시키는 방출시간이 최적 소프트웨어 방출 정책이 된다. 본 논문의 수치적인 예에서는 고장 간격 시간 자료를 적용하고 모수추정 방법은 최우추정법을 이용하여 최적 방출시기를 추정하였다.
혈청검사항목의 해석기준으로 사용하는 참고범위는 측정 장비와 병원마다 차이를 보이기 때문에 병원 간 정보를 교환하고 해석하는데 어려움이 많다. 또한 동일한 병원에서도 내원한 환자의 특성을 고려하여 참고범위를 재설정하는 것이 일반모집단의 특성을 제대로 반영한다. 본 연구에서는 강원대학교 수의학부대학 동물병원에서 설정한 혈청화학 검사 항목의 참고범위를 재평가하기 위하여 2005-2006년 동안 본원에 내원한 임상적으로 건강한 개 100두(1-8세, 체중 2.2-5.8 kg)의 혈청검사 일부 항목을 모수 및 비모수적 bootstrap 모의시험으로 분석하였다. 평가항목은 BUN(mg/dl), cholesterol(mg/dl), calcium(mg/dl), aspartate aminotransferase(AST, U/L), alanine aminotransferase(ALT, U/L), alkaline phosphatase(ALP, U/L) 및 total protein(g/dl)으로 Ektachem DT 60 분석기(Johnson & Johnson)로 측정하였다. 칼슘을 제외한 모든 항목이 왜곡이 매우 심한 분포를 보였으며 특히 혈청 효소항목의 outlier는 전체 자료의 5-9%, 기타 항목은 1-2%를 보였다. 각 항목의 분포에 상관없이 모수적 방법에 비하여 비모수적 방법으로 추정한 참고범위가 임상적으로 유용하였으며 추정된 참고범위는 BUN 14.7(7.0-24.2), cholesterol 227.3(120.7-480.8), calcium 10.9(8.1-12.5), AST 25.4(11.8-66.6), ALT 25.5(11.7-68.9), ALP 87.7(31.1-240.8), and total protein 6.8(5.6-8.2)로 나타났다. 이러한 결과는 모집단의 특성을 고려하여 참고범위를 재설정하는데 비모수적 모의시험이 매우 유용하며 특히 측정항목의 분포에 무관하게 사용할 수 있는 장점이 있는 것으로 사료된다.
소프트웨어 고장분석을 위한 비동질적인 포아송과정에서 결함당 고장발생률이 상수이거나, 단조 증가 또는 단조 감소하는 패턴을 가질 수 있다. 본 논문에서는 수리시점에서도 고장이 발생할 상황을 반영하는 무한고장 NHPP 모형들을 비교 제시하였다. 소프트웨어 신뢰성분야에서 많이 사용되는 유연한 와이블 확장분포에 근거한 무한고장 소프트웨어 신뢰성모형에 대한 비교문제를 제시하였다. 그 결과 형상모수가 비교적 작은 경우가 효율적으로 나타났다. 그리고 모수 추정법은 최우추정법을 이용하였고 모형선택은 평균제곱오차와 결정계수를 이용하였다. 이 연구를 통하여 소프트웨어 개발자들은 형상모수에 따른 소프트웨어 고장현상을 파악하는데 어느 정도 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.
소프트웨어 고장분석을 위한 비동질적인 포아송과정에서 결함당 고장발생률이 상수이거나, 단조 증가 또는 단조 감소하는 패턴을 가질 수 있다. 본 논문에서는 수리시점에서도 고장이 발생할 상황을 반영하는 무한고장 NHPP모형들을 비교 제시하였다. 소프트웨어 경제, 경영, 보험수리분야에서 많이 사용되는 Lomax분포에 근거한 무한고장 소프트웨어 신뢰성모형에 대한 비교문제를 제시하였다. 그 결과 형상모수가 비교적 큰 경우가 효율적으로 나타났다. 그리고 모수 추정법은 최우추정법을 이용하였고 모형선택은 평균제곱오차와 결정계수를 이용하였다. 이 연구를 통하여 소프트웨어 개발자들은 형상모수에 따른 소프트웨어 고장현상을 파악하는데 어느 정도 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.
커널 추정은 커널함수와 bandwidth에 의해서 결정이 된다. 그러나 평활의 정도를 조절하는 적절한 bandwidth를 찾는 것이 더욱 중요한 문제이다. 그러므로 이론적으로 최적의 bandwidth와 비교하여 실제자료에 잘 적용될 수 있는 적절한 bandwidth를 어떻게 찾느냐는 것이 문제가 된다. 본 논문에서는 평균제곱오차(mean square error)의 편의(bias)와 분산(variance)의 관계를 통하여 커널을 이용한 회귀선의 추정에 있어서 간단하고 효과적인 local bandwidth를 찾을 수 있는 알고리즘을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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