• 응용통계연구
• /
• 제30권4호
• /
• pp.567-578
• /
• 2017

일반적으로 그룹화된 다변량자료는 다변량 분산분석(multivariate analysis of variance; MANOVA)을 사용하여 그룹 간 차이를 검정할 수 있다. 그러나 만약 다변량 분산분석의 기본적인 가정이 위배되면 이 방법은 적절하지 못하다. 이 경우 다양한 거리로부터 그룹화된 비유사성을 계산한 후 다차원척도법(multidimensional scaling; MDS), 거리분석(analysis of distance; AOD) 그리고 비모수적 기법인 순열검정(permutation test)을 적용하여 문제를 해결할 수 있다. 다차원척도법은 비유사성으로부터 개체들의 좌표를 계산해주며 거리분석은 이 좌표를 활용하여 그룹구조를 파악하는데 유용하다. 특히 비유사성의 측도로 유클리드 거리를 사용하면 거리분석은 다변량 분산분석과 수리적으로 매우 밀접한 연관관계를 맺는다. 따라서 본 연구에서는 그룹화된 비유사성에 다차원척도법과 거리분석을 적용하여 그룹 내와 그룹 간의 구조를 파악하고 순열검정을 위한 새로운 검정통계량을 제안하려 한다. 덧붙여 유클리드 거리를 활용한 비유사성을 통해 거리분석과 다변량 분산분석과의 수리적 연관성을 고찰하고자 한다.

• 대한산업공학회지
• /
• 제34권1호
• /
• pp.42-48
• /
• 2008

The house of quality (HOQ) involves subjective and ambiguous information typically through a likert scale, It isimportant to validate consistency of such input in the HOQ before rating the fmal importance of technicalrequirements, Previously, a methodology was developed to test the consistency of relationship strengths in theHOQ between roof matrix and relationship matrix. We described disadvantages of the previous method andpropose a new approach based on the permutation test. Advantages of the proposed method are illustrated withan example.

• 응용통계연구
• /
• 제8권2호
• /
• pp.65-75
• /
• 1995

설명변수 축소방법들인 Sliced Inverse Regression과 Principal Hessian Directions에서는 효과적 차원축소공간의 차원을 결정하기 위하여 설명변수의 정규성과 충분한 수의 자료가 요구되는 점근적검정(asymptotic test)을 제시하고 있다. 본 연구에서는 Cook과 Weisberg(1991)가 제안하였던 순열검정통계량(permutation test statistic)을 개발하여 SIR과 PHD에서 제시된 점근적 검정 통계량과 검정력을 비교하기로 한다.

• 한국약용작물학회:학술대회논문집
• /
• 한국약용작물학회 2010년도 심포지엄 및 추계학술발표회
• /
• pp.322-323
• /
• 2010

• 한국약용작물학회:학술대회논문집
• /
• 한국약용작물학회 2010년도 심포지엄 및 추계학술발표회
• /
• pp.324-325
• /
• 2010

• 응용통계연구
• /
• 제21권1호
• /
• pp.81-94
• /
• 2008

전달불균형 검정법(transmission and disequilibrium test)과 같은 가계중심(family-based) 검정법들은 질병 관련 유전자를 찾는 데 매우 유용한 방법으로 알려져 있다. 사례-대조군 연구와 달리 가계중심 검정법들은 집단혼합(population admixture)으로 인한 영향을 받지 않기 때문에 질병 관련 유전자와 표지자(marker) 사이의 집단 혼합으로 인한 가짜 연관성(spurious association)에 노출될 위험이 없다. 가계중심 검정법들은 대체로 표지자에 대한 부모의 유전자형(genotype) 정보를 필요로 한다. 그러나 고령층에서 발병하는 질병의 경우에는 발단자(proband) 부모의 유전자형을 구할 수 없는 상황에 종종 마주치게 된다. 본 논문에서는 이런 어려움을 극복하기 위해 부모의 유전자형 대신 질병에 노출되지 않은 발단자 형제나 자매의 유전자형을 이용한 검정법을 제안하고자 한다. 이를 위해 먼저 가능한 모든 일배체형(haplotype)에 대해 Mantel-Haenszel 형태의 통계량을 정의하고 그것에 기초한두 가지 검정통계량을 제안하였다. 모의실험 결과, 제안한 검정법은 집단 혼합으로부터 로버스트하고 유전 양식(mode of inheritance)에 관계 없이 상대위험(relative risk)이 증가함에 따라 단조적으로 증가하는 검정력을 갖는 것으로 나타났다. 제안한 검정법을 연세대학교 심혈관계질환 유전체연구센터로부터 수집한 자료에 적용하고 그 결과를 고찰하였다.

• 한국약용작물학회:학술대회논문집
• /
• 한국약용작물학회 2009년도 심포지엄 및 춘계학술발표회
• /
• pp.321-322
• /
• 2009

• 응용통계연구
• /
• 제22권4호
• /
• pp.781-792
• /
• 2009

유전체 초기단계 연구에서는 비교적 소수의 마이크로어레이 샘플자료로서 실험을 진행하여 심도 깊게 연구해야 할 유전자 부분군(subsets)을 탐색하게 된다. 이러한 과정에서 요구되는 부분군 탐색에 사용되는 분석방법은 다수 샘플자료 분석의 경우와는 매우 다른 방법들이다. 유전자 극소수 샘플자료의 분석에 매우 적절한 방법인 랜덤검정법을 적용하여 정확한 P값(exact P value)의 이산형 분포가 얻어지고, 일양분포 귀무가설의 검정으로 유의 유전자가 존재하는지를 파악할 수 있다. 한 단계 더 나아가 Fuchs와 Kenett (1980)이 제시한 M 검정을 이용하여 이산형 P 값 다항분포에서 이상범주군(outlier cells)을 찾을 수 있으며 이로써 유의 유전자로서의 가능성이 있는 유전자군을 선정한다. 대다수의 마이크로어레이 유전체 연구에서 수 천 또는 수 만개의 유전자가 서로 독립이라고 가정하고 분석하는 것이 문제점이다. 그러나 본 논문에서는 유전자 연관성을 그대로 유지하는 순열에 기초한 랜덤검정법과 M 검정법으로서 유전자 연관성이 분석에 미치는 영향을 모의실험으로 알아보았으며, 그 영향이 결코 미약하지 않음을 확인할 수 있었다.

• 응용통계연구
• /
• 제33권6호
• /
• pp.665-682
• /
• 2020

본 논문은 순수하게 파이썬 언어로 작성된 연산에 대하여 just-in-time (JIT) 컴파일을 적용하여 전체 계산 속도를 향상시킬 수 있는 numba 라이브러리에 대한 사용법과 응용에 대하여 소개한다. 실제 통계 계산 문제에 대한 numba 라이브러리의 적용에 대한 예제로 반복문 사용이 요구되는 통계 계산 문제들 중 순열 검정과 정규 혼합 분포의 모수 추정의 EM 알고리즘을 고려하였으며 순수한 파이썬 구문 및 반복문을 활용한 계산 시간과 numba를 활용한 계산 시간을 비교하여 numba 라이브러리 활용의 효율성을 수치적으로 제시하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제21권3호
• /
• pp.387-395
• /
• 2010

인간의 질병 및 가축의 특성치에 관한 유전자 규명은 매우 중요한 과제이다. 유전자원 보존과 유전능력향상을 위한 기술 개발 역시 매우 중요한 관심사로써 이와 관련된 많은 연구들을 진행해왔다. 통계모형의 상호작용 효과를 분석하기 위해 로지스틱 회귀분석과 같은 전통적인 방법과 비모수적인 방법들이 개발되었지만 이들은 상호작용에 영향을 준 양적형질위치들의 하위 집단의 유전자형에 대해서 고려하지 않은 문제점이 있다. 따라서 많은 양적형질위치들을 한 번에 비교하여 특성치에 영향을 주는 양적형질위치의 상호작용과 그 하위집단인 유전자형을 규명하는 방법으로 유전자형 행렬 맵핑이 개발되었다. 본 연구에서는 EST_based SNP 연관지도에 의해 선정된 17개의 후보 단일염기다형성을 대상으로 유전자 행렬 맵핑을 활용하여 한우의 주요 경제형질인 일당증체량, 도체중, 등심단면적, 근내지방도에 영향을 주는 우수 유전자형 조합을 선별한다. 그리고 선별된 조합에 대해 유전자 행렬 맵핑 방법에서 적용되지 않은 순열검정을 도입함으로써 우수유전자형 조합에 대한 통계적인 유의성을 확인한다.