이변량 정규분포의 상관계수 $\rho$에 대한 검정 및 신뢰구간을 구하는 모수적 방법으로서 Fisher의 z 변환과 해당하는 점근적 분포가 널리 쓰이고 있다. 본 연구에서는 이에 대한 대안으로서 직교변환과 F 분포를 활용하는 방법을 제시한다. 후자의 방법이 전자와 비교하여 사실상 대등하면서도 설명은 오히려 쉬우므로 통계학 교육에 더 적합하다고 생각한다. 또한, 시험적으로, $H_0$:$\rho$=$\rho_0$에 대한 모수적 임의화 검정법을 제안한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권3호
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pp.465-475
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2013
공정능력을 측정하고 분석하기 위하여 공정능력지수가 매우 중요한 역할을 한다. 흔히 품질수준은 공정능력지수들에 의해 측정된다. 세 가지 공정능력지수 $C_p$, $C_{pk}$, $C_{pm}$들은 품질 현장에서 프로세스 성과를 평가하는 데 널리 유용하게 사용되는 바, 이들 추정량들의 상관관계를 보다 명확하게 규명, 연구하여 적절히 활용할 필요가 있다. 본 논문에서는 공정표본이 정규분포에 따를 때 이러한 지수들의 추정량들에 대한 점근적 상관성을 연구하였다. 제2절에서는 공정능력지수 $C_p$, $C_{pk}$, $C_{pm}$들을 정의하여 기본적인 관계를 설명하였고, 제3절에서는 단일변량 정규공정하에서의 점근적인 상관계수를 구체적으로 계산, 규명하였다. 이러한 연구결과를 이용하여 보다 정확한 공정능력지수들의 상관관계를 통해 필요한 분석을 수행하는 것이 바람직할 것이다.
이 논문은 최소평균제곱계열 적응여파기의 성능을 동일한 수렴속도를 가지는 조건에서 최소평균제곱 알고리즘에 대한 상대적인 성능을 점근상대효율을 이용하여 분석하였다. 분석된 최소평균제곱 계열 알고리즘은 Hybrid II 및 MZF(Modified Zero Forcing) 알고리즘이다. 이들은 최소평균제곱 알고리즘을 단순화한 형태로서 각각 입력신호의 부호정보, 오차신호와 입력신호의 부호정보를 사용한다. 각 알고리즘에 대한 추정기의 점근상대효율은 동일수렴속도 조건에서 분석되었으며, 적응등화기에 대한 모의실험이 분석결과를 확인하기 위하여 수행되었다. 각 알고리즘에 대하여 유도된 점근상대효율에 대한 명시적 표현은 모의실험결과와 유사한 결과를 가졌으며, 점근상대효율은 입력신호와 오차신호간의 상관계수 값에만 좌우된다는 것이 밝혀졌다.
공정이 특정 허용범위 내에서 생산을 할 수 있는 지 여부를 결정하는 데 공정능력지수가 사용된다. 공정능력지수 $C_p$, $C_{pk}$ 그리고 $C_{pm}$ 등은 공정의 현황을 추적할 수 있는 활용성이 높은 관리도구로서 특별한 관심을 가진다. 대부분 공정능력지수에 대한 계산결과는 통계적 추정과 가설검정에 초점을 맞춘다. 따라서 $C_p$, $C_{pk}$ 그리고 $C_{pm}$의 추정치 ${\hat{C}}_p$, ${\hat{C}}_{pk}$ 그리고 ${\hat{C}}_{pm}$ 사이의 점근적 성질을 조사하는 것이 의미가 있을 것이다. 이 논문에서는 BN(${\mu}_x,{\mu}_y,{\sigma}^2_x,{\sigma}^2_y,{\rho}$) 하에서 세 가지 추정치 ${\hat{C}}_p$, ${\hat{C}}_{pk}$ 그리고 ${\hat{C}}_{pm}$ 간의 점근적 상관관계를 연구한다. 비정규성을 가진 공정에서는 두 종류의 공정능력지수 간에 상관관계를 정립할 수 있을 것이다.
많은 경우에 신호 검파기들은 관측량 그 자체보다는 관측량의 비선형 통계량을 쓴다. 부호 통계량은 이러한 비선형 통계량의 대표적 보기인데 관측량의 부호정보만을 가지고 있다. 이 논문에서는 관측량과 부호 통계량, 크기 통계량과 같은 비선형 통계량들 사이의 상관 계수를 얻어내고, 비선형 통계량들을 쓰는 검파기들의 점근적 성능을 분석한다.
System algorithms estimated by deterministic input may occur the error between predicted and actual output. Especially, actual system can't predict the exact outputs due to uncertainty and tolerance of input parameters. A single output to a set of inputs has a limited value without the variation. Hence, we should consider various scatters caused by the load assessment, material characteristics, stress analysis and manufacturing methods in order to perform the robust design or estimate the reliability of structure. The system design with uncertainty should perform the probabilistic structural optimization with the statistical response and the reliability. This method calculated the probability distributions of the characteristics such as stress by combining stress analysis, response surface methodology and Monte-Carlo Method and got the probabilistic sensitivity. The sensitivity of structural response with respect to inconstant design variables was estimated by fracture probability. Therefore, this paper proposed the probabilistic reliability design method for fracture of uncorved freight end beam and the design criteria by fracture probability.
본 논문에서는 장기 기억성을 가지는 고차원 시계열 데이터 분석에 유용한, 밴드 구조의 계수행렬들을 가지는 밴드구조 VHAR (Banded-VHAR) 모형을 제안한다. 밴드구조 VHAR 모형은 인접한 차원의 시계열에서만 상관구조를 가지는 성근 고차원 시계열 모형으로 밴드구조에 영향을 주는 요인으로는 대표적으로 지리적 특성이 있다. 밴드구조 VHAR 모형의 빠른 추정을 위해 본 논문은 행별추정방법을 사용하고 또 밴드의 크기를 추정하기 위해 BIC와 잔차제곱합의 비율을 이용한 추정 방법을 소개하였다. 더불어 모의 실험을 통해서 제안한 추정 방법의 점근적 일치성을 확인하였다. 실증자료 분석으로 지역별 초미세먼지 및 아파트 거래량 자료를 활용하여 모형을 적용한 결과 밴드구조 VHAR 모형이 표본외예측 능력의 우수하고, 지리적정보에 기반하여 모형의 해석이 용이하다는 큰 장점이 있음을 살펴보았다.
3차원 추계학적 방법을 사용하여 성층화된 흙에서 유효 비포화투수계수를 유도하였다. 성층화된 흙의 상관길이는 차이가 있기 때문에 추계학식이 단순화되면서 유효 비포화투수계수에 대한 일반식을 해석적으로 유도할 수 있게 된다. 또한 평균흐름이 특정한 범위(습윤전선, 젖음과정, 마름과정)에서 유효한 단순화된 점근식을 유도하였다. 예증으로 이론적인 결과를 가상 점토에 적용하였다. 그 결과 유효 비포화투수계수는 거시적인 이력현상을 나타냄을 알 수 있었다. 거시적인 이력현상이란 미시적인 미력현상이라기 보다는 오히려 흙의 공간적인 변동으로 인하여 발생하는 것이다. 또한 유효 비포와투수계수는 흙의 비균질성을 무시한 경우보다 비균질성을 고려한 경우에서 크게 나타났다.
변환 격차 코드는 모든 레이트에서 정상 가우시안 소오스와 자승 오차 왜곡에 대해 최적코드이다. 본 논문은 실제 데이타의 통계적 특성에 잘 맞는 코드를 얻기 위해 점근적으로 최적인 변환 격자 코드를 훈련시켰다. 훈련 알고리즘은 격자 코드북을 탐색하기위한 M알고리즘과 코드북을 새롭게하기 위한 LBG 알고리즘을 사용했다. 훈련된 변환 격자 코드의 성능을 조사하기 위해서 상관 계수가 0.9인 1차 AR 가우시안 소오스와 실제 음성 데이타를 사용하였다. 1차 AR 소오스에서, 훈련에 사용되지 않은 데이타에 대한 SNR은 레이트에 따라 샤논의 정보량 왜곡 함수에 의한 SNR보다 0.6에서 1.4dB 낮았으나, 이것은 같은 계산량을 사용한 다른 코딩 결과들보다 우수 했다. 실제 음성 데이타는 레이트 1.0 bits/sample에서 코딩을 했으며, 보다 좋은 성능을 얻기 위해 윈도우 함수와 이득 적용을 사용했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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