• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.261-267
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• 2003

표본의 크기가 작은 경우 추정치의 정도에 문제가 발생한다. 본 연구에서는 대규모 조사에서의 표본을 소지역 혹은 소도메인에 할당하였을 경우 발생하는 추정치의 문제점을 해결하는 방안으로서 회귀모형을 도입하였다. 회귀모형을 기계산업 표본설계 자료에 적용하여 소지역추정의 가능성을 확인하였으며, 고전적인 추정방법과의 비교도 함께 이루어졌다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.10 no.2
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• pp.293-308
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• 1997

Sliced inverse regression is a method for reducing the dimension of the explanatory variable X without going through any parametric or nonparametric model fitting process. This method explores the simplicity of the inverse view of regression; that is, instead of regressing the univariate output varable y against the multivariate X, we regress X against y. In this article, we propose bivariate sliced inverse regression, whose method regress the multivariate X against the bivariate output variables $y_1, Y_2$. Bivariate sliced inverse regression estimates the e.d.r. directions of satisfying two generalized regression model simultaneously. For the application of bivariate sliced inverse regression, we decompose the output variable y into two variables, one variable y gained by projecting the output variable y onto the column space of X and the other variable r through projecting the output variable y onto the space orthogonal to the column space of X, respectively and then estimate the e.d.r. directions of the generalized regression model by utilize two variables simultaneously. As a result, bivariate sliced inverse regression of considering the variable y and r simultaneously estimates the e.d.r. directions efficiently and steadily when the regression model is linear, quadratic and nonlinear, respectively.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.23 no.4
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• pp.749-756
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• 2012

An approach widely used for small area estimation is based on linear mixed models. However, when the functional form of the relationship between the response and the input variables is not linear, it may lead to biased estimators of the small area parameters. In this paper we propose M-quantile kernel regression for small area mean estimation allowing nonlinearities in the relationship between the response and the input variables. Numerical studies are presented that show the sample properties of the proposed estimation method.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.189-193
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• 2005

기존의 회귀식을 사용하거나 새로 유도하여 사용하는 경우 모두 일반적으로 회귀분석의 특성을 간과하고 사용하는 경우가 종종 발생한다. 일반적으로 자료들에서 구해진 회귀식은 분명히 독립변수와 종속변수가 구분되어 유도되었음에도 불구하고 이 식을 사용함에 있어서는 간혹 그 구분을 무시하고 역으로 적용하는 경향이 있었다. 그러나, 독립$\cdot$종속변수가 서로 바뀌면, 연직거리의 잔차들로부터 유도되는 기존의 회귀분석에 의하여, 회귀식이 서로 달라지기 때문에 역으로 적용하여서는 안된다. 이를 해결하기 본 연구에서는 상호변수 최소자승 회귀분석법을 제안하였다. 이론적 내용을 검토를 위해 임진강 영평천의 영중수위표 지점의 2001-2003년의 유량측정자료와 수위-유량곡선을 비교 분석하였다. 결론적으로 상호변수 회귀분석을 사용하면, 기존의 잘못 사용해온 관행을 해소할 수 있을 것이다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.15 no.1
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• pp.475-481
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• 2015

We use polynomial regression instead of linear regression if there is a nonlinear relation between a dependent variable and independent variables in a regression analysis. The performance of polynomial regression, however, may deteriorate because of the correlation caused by the power terms of independent variables. We present a polynomial regression model for the numerical inversion of PGF and show that polynomial regression results in the deterioration of the estimation of the coefficients. We apply principal components regression to the polynomial regression model and show that principal components regression dramatically improves the performance of the parameter estimation.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.18 no.2
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• pp.381-393
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• 2005

As a promising technique for dimension reduction in regression analysis, Sliced Inverse Regression (SIR) and an associated chi-square test for dimensionality were introduced by Li (1991). However, Li's test needs assumption of Normality for predictors and found to be heavily dependent on the number of slices. We will provide a unified asymptotic test for determining the dimensionality of the SIR model which is based on the probabilistic principal component analysis and free of normality assumption on predictors. Illustrative results with simulated and real examples will also be provided.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1627-1631
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• 2009

정부에서는 수도권 집중 완화와 지역 균형발전의 일환으로 2005년 5월 24일 충남 연기군 남면, 금남면, 동면 및 공주시 장기면 일대 약 $73km^2$에 행정중심복합도시 건설계획을 확정 발표하였다. 이에 따라 신도시 건설이 완료되면 이 지역에 20$\sim$50만명의 인구가 유입될 것으로 전망하고 있다(건설교통부, 2006). 행정중심 복합도시는 금강 유역내 14개 소유역 중 연기군, 공주시 및 청원군이 포함되어 있는 3011 소유역에 해당된다. 신도시 건설에 따른 유입인구 발생으로 인하여 생활용수를 포함한 각종 용수수요도 증가하는 것이 필연적이다. 따라서 금강수계의 KModSim 네트워크를 이용하여 인구가 20만명에서 50만명으로 증가하는 시나리오별로 3011 소유역내 행정중심복합도시 건설 전 후에 대한 용수수급의 변화를 비교 분석하였다. KModSim을 사용하여 2006년 기준수요에 대한 물수지 분석을 수행하였다. 물수지 분석 계산시간 간격은 반순단위로 수행하였으며, '66년 10월$\sim$'03년 9월까지의 기간에 대해 수행하였다. 생활 및 공업용수의 회귀수량은 수요량의 65%가 하류로 회귀되는 것으로 하였으며, 농업용수는 수요량의 65%(순물소모량)을 사용하고 회귀는 없는 것으로 하였다. 각 수요처로부터 하천으로 회귀되는 양은 직 하류에 위치한 소유역으로 유출된다. 각 소유역에서 용수의 취수가용량은 85%로 하였고 나머지는 하류 지점으로 회귀되는 것으로 하였다. 댐 간연계운영 방법은 KModSim에서 제공하는 Reservoir Balancing을 통해 댐 간에 동일비율로 수요를 공급하도록 하였다. 수요처의 우선순위는 상류에서 하류로 증가하도록 하고, 하천유지용수, 생활용수, 공업용수, 농업용수 순으로 부여하였다. 소유역구분은 국가 표준지도인 수자원단위지도를 이용하여 금강권역을 21개 중권역으로 구분하여 물 수급 평가 및 전망을 수행하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.25 no.1
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• pp.177-185
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• 2014

Under bivariate normal distribution assumptions, the interaction and quadratic terms are needed in the logistic regression model with two predictors. However, depending on the correlation coefficient and the variances of two conditional distributions, the interaction and quadratic terms may not be necessary. Although the need for these terms can be determined by comparing the two scatter plots, it is not as useful for interaction terms. We explore the structure and usefulness of the 3-D residual plot as a tool for dealing with interaction in logistic regression models. If predictors have an interaction effect, a 3-D residual plot can show the effect. This is illustrated by simulated and real data.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.26 no.1
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• pp.141-149
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• 2013

We present methods for studying the log-density ratio that enables the selection of the predictors and the form to be included in the logistic regression model. Under bivariate normal distributional assumptions, we investigate the form of the log-density ratio as a function of two predictors. If two covariance matrices are equal, then the crossproduct and quadratic terms are not needed. If the variables are uncorrelated, we do not need the crossproduct terms, but we still need the linear and quadratic terms. We also explore other conditions in which the crossproduct and quadratic terms are not needed in the logistic regression model.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.305-309
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• 2002

소지역에서 직접(direct) 시계열추정을 할 수 있다면, 소지역들 추정에서 최적선형 불편예측량(BLUP)을 일반화 시킬 수 있다. 특히 조사에서 얻어지는 관측 값의 오차가 시간상으로 상관관계가 있다면 Kalman-Filter(K-F)기법이 사용 될 수 있다. 이 연구는 소지역의 실업자 수 추정에서 K-F기법으로 경제활동인구수를 이용하여 현 시점의 소지역 실업자 수를 예측함수(BLUP)를 통해 추정하였다. 그리고 단순 회귀분석 추정치와 비교하였다.