• Asia Marketing Journal
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• v.6 no.2
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• pp.55-68
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• 2004

After Nakanishi and Cooper(1982) suggested a way of transforming the complicated nonlinear MCI model into a simple linear form, the application of MCI model has been increased. However, the use of MCI model in Korea is quite limited. The goal of this paper is to demonstrate the practical application of MCI(Multiplicative Competitive Interaction) model to a consumer goods industry. MCI model is a form of the attraction model explaining the relation between marketing mix variables and market share. In this study, multiple sources of empirical data are incorporated in the model formulation stage. In the estimation process, the equity estimation is applied to solve the possible multi-collinearity problem among marketing mix variables. Results from the fitted model suggest meaningful managerial implications for the management of brand equity and the allocation of resources among marketing mix variables.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.31 no.3
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• pp.397-408
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• 2018

Various methods for accurate parameter estimation have been developed in a sample survey and it is also common to use a ratio estimator or the regression estimator using auxiliary information. The ratio-type estimator has been used in many recent studies and is known to improve the accuracy of estimation by adjusting the ratio estimator. However, various studies are under way to solve it since the ratio-type estimator is biased. In this study, we propose a generalized ratio-type estimator with a new parameter added to the ratio-type estimator to remove the bias. We suggested a method to apply this result to the parameter estimation under the error assumption of heteroscedasticity. Through simulation, we confirmed that the suggested generalized ratio-type estimator gives good results compared to conventional ratio-type estimators.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.27 no.7
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• pp.1151-1161
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• 2014

Despite the fact that the optimal design for nonlinear model depends on the unknown quantity of parameter to estimate basically, its popularity is growing in bio and engineering statistics area since all those models in the area are virtually nonlinear. In this paper we have dealt with the case when the researcher has multiple objectives in experimentation, decision among the competing models, protection against the departure from the assumed model, and the con icting interests among design criteria. To tackle these issues we attempted several new approaches which are taking advantage of the easiness of constrained optimal design. Several nonlinear models were tested.

• 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.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 1998.10a
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• pp.807-813
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• 1998

이 논문에서는 로그정규분포에 대한 베이지안 모형선택방법을 제안한다. 일반적으로 , 모수에 대한 사전정보가 비정보적(noninformative)인 경우, 베이즈 요인(Bayes factor)은 결정할 수 없는 상수를 포함하는 것이 일반적이다. 이 경우, 베이즈 요인을 계산하기 위해 최근 활발히 연구중인 고유 베이즈 요인(Intrinsic Bayes factor)방법을 이용한다. 실제의 자료를 통해 로그정규분포의 적합도 검정에 대한 부분적 베이즈 요인을 계산한다.

• 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.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.18 no.2
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• pp.245-255
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• 2011

There are two nonparametric methods that use empirical distribution functions and probability density estimators for the test of the distribution change of data. In this paper we investigate the two methods precisely and summarize the results of previous research. We assume several probability models to make a simulation study of the change point analysis and to examine the finite sample behavior of the two methods. Empirical powers are compared to verify which is better for each model.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.20 no.6
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• pp.81-98
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• 2002

본 연구는 Wilcoxon Rank Sum Test 기법을 이용한 자동 돌발상황 검지 모형을 개발하는 것이다. 본 연구의 수행을 위하여 고속도로에 설치된 루프 차량 검지기(Loop Vehicle Detection System)에서 수집된 점유율 데이터를 사용하였다. 기존의 검지모형은 산정하기가 까다로운 임계치에 의하여 돌발상황을 검지하는 방식이었다. 반면 본 연구 모델은 위치와 시간대 교통 패턴에 관계없이 모형을 일정하게 적용하며, 지속적으로 돌발상황 지점과 상·하류의 교통패턴을 비교 검정 기법인 Wilcoxon Rank Sum Test 기법을 사용하여 돌발상황 검지를 수행하도록 하였다. 연구모형의 검증을 위한 테스트 결과 시간과 위치에 관계없이 정확하고 빠른 검지시간(돌발 상황 발생 후 2∼3분)을 가짐을 알 수 있었다. 또한 기존의 모형인 APID, DES, DELOS모형과 비교검증을 위하여 검지율 및 오보율 테스트를 수행한 결과 향상된 검지 능력(검지율 : 89.01%, 오보율 : 0.97%)을 나타남을 알 수 있었다. 그러나 압축파와 같은 유사 돌발상황이 발생되면 제대로 검지를 하지 못하는 단점을 가지고 있으며 향후 이에 대한 연구가 추가된다면 더욱 신뢰성 있는 검지모형으로 발전할 것이다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.10 no.6 s.38
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• pp.17-26
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• 2005

In this paper we propose three nonparametric tests such as Wilcoxon test, Median test and Van der Waerden test, based on linear rank statistics for detecting edges in images. The methods used herein are based on detecting changes in gray-levels obtained using an edge-height parameter between two sub-regions in a 5$\times$5 window We compare and analysis the performance of three statistical edge detectors in terms of qualitative measures with the edge maps and objective, quantitative measures.

• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.11 no.1
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• pp.1-36
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• 2005

한 시계열의 원래 관찰치가 본래 가지고 있는 정보를 하나도 잃지 않고 또한 손상시키지 않고 그대로 보존되며 계산이 용이하고, 뿐만 아니라 가능도함수나 비모수 추정함수를 계산함에 있어 수치적 불안정 잠재성이 존재하지 않도록 변환된 시계열을 얻을 수 있으면, 다시 말해 각종 통계량의 계산에 용이하게 적용 가능하되 원래 시계열이 보유하고 있는 모든 성질들은 추호도 손상시킴이 없이 이 시계열을 변환시킬 수 있는 변환방법이 존재한다면, 모수의 추정치와 검정통계량을 정확히 얻을 수 있을 것이다. 이와 같은 변환방법이 웨이브렛 변환이다. 이 변환은 푸리에 분석의 결점을 극복하되 후리에 변환이 적용되는 분야에는 거의 모두 적용 가능한 변환방법이다. 이 논문에서는 시계열의 웨이브렛 변환을 소개하고 이 변환이 재무시계열의 모형화에 한몫을 단단히 할 수 있다는 점을 밝히고자 한다. 그리고 웨이브렛 변환을 성공적으로 적용할 수 있는 주가과정을 하나의 예로 제시하여 웨이브렛 변환의 구체적 적용방법을 탐구하고자 한다. 웨이브렛의 주가 시계열의 적용방법의 한 예로 주가의 장기기억과정을 분석한다. 한국과 외국의 일별 주가지수의 수익률 시계열들이 장기기억과정을 따르는 시계열임이 발견되었다. 여러 형태의 웨이브들을 사용하여 검정하였는데 이 모두가 한결같이 주가지수가 장기기억성과정임을 지지하고 있다.