• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.31 no.6
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• pp.769-777
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• 1998

In this study, various time series are analyzed to check nonlinearities of the data. The nonlinearity of a system can be investigated by testing the randomness of the time series data. To test the randomness, four nonparametric test statistics and a new test statistic, called the BDS statistic are used and the results and the results are compared. The Brock, Dechert, and Scheinkman (BDS) statistic is originated from the statistical properties of the correlation integral which is used for searching for chaos and has been shown very effective in distinguishing nonlinear structures in dynamic systems from random structures. As a result of application to linear and nonlinear models which are well known, the BDS statistic is found to be more effective than nonparametric test statistics in identifying nonlinear structure in the time series. Hydrologic time series data are fitted to ARMA type models and the statistics are applied to the residuals. The results show that the BDS statistic can distinguish chaotic nonlinearity from randomness and that the BDS statistic can also be used for verifying the validity of the fitted model.

• Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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• 2003.09a
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• pp.249-253
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• 2003

강서구를 제외한 부산 전지역에서 1998년도에 조사된 지하수 수질 중 6개 성분(pH, TS, KMnO$_4$, Cl, SO$_4$, NO$_3$-N)에 대한 일반통계분석 결과 pH 성분을 제외하고는 5개 성분의 중앙값이 평균보다 적은 값을 보이는 양성왜도를 보임으로써, 수질오염정도를 분석하기 위해 지시크리깅이라는 비모수적인 지구통계분석기법을 적용하였다. 6개 수질성분에 대해 음용수 기준치를 적용하여 음용가능은 “1”의 값이, 음용불가능은 “0”의 값이 주어졌다. 이렇게 변환된 자료를 이용하여 각 성분별로 실험적인 베리오그램 분석을 실시한 결과 pH, TS, SO$_4$ 성분은 선형모델이 선정되었으며, KMnO$_4$, Cl, NO$_3$-N 성분은 구상형모델이 선정되었다. 본 연구에서는 지시크리깅을 이용하여 6개 성분의 분포도를 작성하고 부산지역의 오염정도를 분석하였다. 지시크리깅기법은 연구지역 전체의 정량적인 분포를 나타내지는 못하지만, 오염의 유.무와 오염의 크기를 정확하게 파악할 수 있으며 또한, 이상치(outlier)가 크게 영향을 미칠 수 있는 통계학적인 오류를 보완할 수 있다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.30 no.1
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• pp.95-102
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• 2017

Gamma generalized linear models have received less attention than Poisson and binomial generalized linear models. Therefore, many old-established statistical techniques are still used in gamma generalized linear models. In particular, existing literature and textbooks still use approximate estimates for the dispersion parameter. In this paper we study the efficiency of various dispersion parameter estimators in gamma generalized linear models and perform numerical simulations. Numerical studies show that the maximum likelihood estimator and Cox-Reid adjusted maximum likelihood estimator are recommended and that approximate estimates should be avoided in practice.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.14 no.2
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• pp.321-332
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• 2001

본 논문에서는 반응변수가 두 가지의 값을 갖는 회귀분석에 적용할 수 있는 사영추적회귀를 고려하였다. 회귀모형에 필요한 설명변수들의 선형결합이 하나이고 연결함수의 형태를 사전에 알지 못한다는 가정하에서 모의담금질 기법을 이용하여 모형에 필요한 선형결합을 찾는 알고리즘을 제시하였다. 이진 반응변수의 경우에는 평활모수의 값에 따라 잔차이탈도함수의 반응표면이 단봉의 형태를 갖지 않는 경우가 있어 비동질적 마코프체인을 이용한 모의담금질 기법을 적용하면 효율적으로 선형결합을 탐색할 수 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.20 no.2
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• pp.357-367
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• 2009

According to the development of modern medical science, one can find many other related researches in various fields. In order to get correct research results, research design, research process and analysis of results should be done in objective and reasonable manner. Therefore, various statistical analysis approaches are widely used. In this paper, we investigate the usage of statistical methods in research papers published in four medical journals between 2004 and 2007.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.5 no.2
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• pp.255-268
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• 1992

We propose an iterated interpolation approach for the estimation fo time series parameters in the presence of outliers. The proposed approach iterates the parameter estimation stage and the outlier detection stage until no further outliers are detected. For the detection of outliers, interpolation diagnostic is applied, where the atypical observations by the one-step-ahead predictor instead of downweighting is also proposed. The performance of the proposed estimation methods is compared with other robust estimation methods by simulation study. It is observed that the iterated interpolation approach performs reasonably well is general, especially for single AO case and large $\phi$ in absolute values.

• Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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• v.13 no.4
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• pp.594-600
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• 2010

In this paper, we introduced non-parametric statisticals method that could analyse the field data and proposed application ways such as repair-part demand forcasting, MTBF estimation and trend analysis, identity comparison with two populations using the analytical results. In addition, we applied that to real field data which has been collected for about ten years from K series tracked vehicle. After that, we compared the results with those using traditional parametric statistical method, and verified the usability of them.

• Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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• 2004.04a
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• pp.482-486
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• 2004

울산지역 수질특성에 관하여 연구하기 위해 228개 지점에서 수질성분 25개 항목을 분석하였다. 그 성분중 지하수 음용수 9개 수질성분(pH, EC, TDS, Cl, Mn, NO$_3$, SO$_4$, F, Fe)에 관해 수질분포특성 및 오염도를 나타내기 위해 모수적 통계기법인 정규크리깅과 비모수적 통계기법인 지시크리깅 기법을 적용하였다. OK와 IK의 성분별 베리오그램 분석한 결과 OK의 경우 모든 수질성분은 구상형모델(Spherical model)로 선정되었으며, IK의 경우 pH, TDS, SO$_4$, Cl, Mn, F, Fe 성분은 구상형모델로, EC는 지수형모델로, NO$_3$는 선형모델로 선정되었다. 그 결과 정규크리깅의 경우 연구지역의 수질특성을 정량적 분포특성이 잘 나타났다. 특히 태화강, 인접한 남구일원과 중구일원, 북구의 북서 일원 그리고 동구의 방어동일원에서 수질성분 9개 성분들이 다소 높게 나타났다. 특히 EC, TDS 그리고 Cl$^{-}$ NO$_3$ 성분이 높게 나타났다. 그리고 지시크리깅의 경우 정규크리깅과 비교하여 이상치가 크게 영향을 미칠 수 있는 통계학적인 오류를 보완하여 분석한 결과 울산지역 9개 성분 오염도는 EC>TDS>NO$_3$>pH>Fe>Mn>Cl>SO$_4$>F 순으로 오염특성이 나타났다.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.95-97
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• 2001

공간자료의 예측문제에 있어 전통적 예측방법인 크리깅방법과 최근 통계적문제 적용되기 시작한 신경망분석방법 간의 비교를 사례연구를 통해 행하였다. 일반적으로 크리깅에 의한 선형예측은 공간자료에 대한 일반적 통계모형으로서 간주되어 왔다. 한편 예측문제에 있어 뉴럴네트워크에 기초한 비모수적 방법이 관심의 대상이 되고 있으며 특히 대용량 자료의 경우 데이터마이닝 기법의 한 분야로 널리 사용되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 공간 자료의 예측에 있어 유전자 알고리즘을 신경망분석 모형을 결합하여 기존의 크리깅방법과의 예측력을 비교한다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.47 no.3
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• pp.223-235
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• 2014

In recent, the various methods to predict the hydrological impacts due to climate change have been developed and applied. Especially the trend analysis using observed and future hydrological data has been performed than ever. Parametric or non-parametric tests can be applied for a trend analysis. However, the non-parametric tests have been commonly used in the case of trend analysis using hydrological data. Therefore, the two types of non-parametric tests, Mann-Kendall (MK) test and Spearman Rho (SR) test, were used to detect the trend in the observed and future rainfall data that were collected from the Nakdong River basin. Also, the Pre-Whitening (PW) and the Trend Free Pre-Whitening (TFPW) as the pre-process of the trend analysis were performed. Also, the result of trend analysis suggest that those pre-processes have a statistically significant effect. Additionally, the Sequential Mann-Kendall (SMK) was used to reveal the beginning point of a trend in the observed and future rainfall data in the Nakdong River basin. The rainfall patterns in most rainfall gauges using the observed rainfall show the increasing trend and the abrupt changes in the specific months (from April to May and September to October). Also, the beginning point of the trend is brought forward by several months when climate change is accelerated. Finally, the results of this study can provide the useful background for the research related to climate change and water resources planning in the Nakdong River basin.