• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.153-158
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• 2000

Poisson 신뢰구간을 구하는 방법을 살펴보고 평균포함확률 측면에서 붓스트랩 신뢰 구간이 지니는 특징을 모의실험을 통하여 기존의 신뢰구간과 비교하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.26 no.6
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• pp.943-952
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• 2013

Wald, Agresti-Coull, Jeffreys, and Bayes-Laplace methods are commonly used for confidence interval of binomial proportion are applied for prediction intervals. We used coverage probability, mean coverage probability, root mean squared error, and mean expected width for numerical comparisons. From the comparisons, we found that Wald is not proper as for confidence interval and Agresti-Coull is too conservative to differ from confidence interval. However, Jeffrey and Bayes-Laplace are good for prediction interval and Jeffrey is especially desirable as for confidence interval.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.34 no.4
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• pp.579-588
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• 2021

Wald, Agresti-Coull, Jeffreys, and Bayes-Laplace methods are commonly used for confidence interval of binomial proportion are applied for prediction intervals. We used coverage probability, mean coverage probability, root mean squared error, and mean expected width for numerical comparisons. From the comparisons, we found that Wald is not proper as for confidence interval and Agresti-Coull is too conservative to differ from confidence interval. However, Jeffrey and Bayes-Laplace are good for prediction interval and Jeffrey is especially desirable as for confidence interval.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.169-174
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• 2002

본 연구는 k개 지수분포 모수들의 기하평균에 대한 베이지안추정 방법을 제시하였다. 이를 위해 Tibshirani가 제안한 직교변환법으로 비정보적 사전확률분포를 도출하여 모수들의 결합사후확률분포를 유도해 내었으며, 이 분포 하에서 가중 몬테칼로 방법을 사용하여 기하평균을 추정하는 절차를 제안하였다. 모의실험과 실제자료의 예를 통해 제안된 베이지안 추정의 유효성 및 효용성을 보였으며, 본 연구에서 제안한 사전확률분포가 전통적인 포함확률을 기준으로 볼 때, Jeffrey의 사전확률분포 보다 더 유효한 추정을 함을 보였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.16 no.2
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• pp.377-393
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• 2003

Several confidence interval estimates for the difference of two binomial proportions were introduced. Bootstrap confidence interval is also suggested. We examined the over estimation property of approximate intervals and under estimation trend of exact intervals for the difference of proportions. We compared these confidence intervals based on the average coverage probability, expected width and skewness measure. Particularly actual coverage probability were calculated by using the prior distribution of parameters. Monte Carlo simulation for small sample size is conducted. Some interesting contour plots of average coverage probability and marginal plots for several interval estimates are presented.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.5 no.3
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• pp.623-632
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• 1998

이원혼합모형에서 고정효과의 추정가능한 함수에 대한 신뢰구간을 구하는 경우에 어떤 분산성분추정량을 선택하는 것이 가장 바람직한가를 모의실험을 통하여 살펴본다 혼합모형에서는 t-분포와 일반화최소제곱추정량을 사용하여 신뢰구간을 구할 수 있는데, 일반적으로 분산성분을 알 수 없기 때문에 분산성분을 반드시 추정하여야만 한다. 이 경우 분산성분의 추정량으로 가장 많이 사용되는 추정량들인 Henderson의 방법 III 추정량, 사전추측값이 1인 MINQUE 추정량, MLE(최우추정량), REMLE(제한최우추정량)를 이용하여 분산행렬을 추정하고, 신뢰구간의 포함범위확률과 평균길이를 모의실험을 통하여 살펴본다. 모의실험의 결과는 4가지 추정량 모두 비슷한 신뢰구간의 포함범위확률과 평균길이를 갖는 것으로 판명되었다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.19 no.2
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• pp.217-230
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• 2006

e discuss proper confidence intervals for interval estimation of a low binomial proportion. A large sample surveys are practically executed to find rates of rare diseases, specified industrial disaster, and parasitic infection. Under the conditions of 0 < p ${\leq}$ 0.1 and large n, we compared 6 confidence intervals with mean coverage probability, root mean square error and mean expected widths to search a good one for interval estimation of population proportion p. As a result of comparisons, Mid-p confidence interval is best and AC, score and Jeffreys confidence intervals are next.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.06a
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• pp.127-132
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• 2000

본 논문에서는 격조사의 구문적인 특성을 이용하여, 수식어까지 포함한 명사구 추출 방법을 연구한다. 명사구 판정을 위해 연속적인 형태소열을 문맥정보로 사용하던 기존의 방법과 달리, 명사구의 처음과 끝 그리고 명사구 주변의 형태소를 이용하여 명사구의 수식 부분과 중심 명사를 문맥정보로 사용한다. 다양한 형태의 문맥 정보들은 최대 엔트로피 원리(Maximum Entropy Principle)에 의해 하나의 확률 분포로 결합된다. 본 논문에서 제안하는 명사구 추출 방법은 먼저 구문 트리 태깅된 코퍼스에서 품사열로 표현되는 명사구 문법 규칙을 얻어낸다. 이렇게 얻어낸 명사구 규칙을 이용하여 격조사와 인접한 명사구 후보들을 추출한다. 추출된 각 명사구 후보는 학습 코퍼스에서 얻어낸 확률 분포에 기반하여 명사구로 해석될 확률값을 부여받는다. 이 중 제일 확률값이 높은 것을 선택하는 형태로 각 격조사와 관계있는 명사구를 추출한다. 본 연구에서 제시하는 모델로 시험을 한 결과 평균 4.5개의 구를 포함하는 명사구를 추출할 수 있었다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2011.04a
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• pp.357-361
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• 2011

본 논문에서는 확률적 불확실성을 포함한 손상 장에서 강성저감 효과를 추정하는 방법을 제안하였다. 실제 교량 구조물에 분포된 손상 장은 매우 불확실하며 손상의 위치와 형상 또한 정확히 알 수 없는 경우가 많다. 그러나 대부분의 손상 추정 문제는 균열이나 손상의 위치와 형상을 기지의 주어진 정보로 가정하고 손상을 추정한다. 제안 기법에서는 이러한 손상의 위치와 형태가 본질적으로 불확실하다는 가정 하에 이 불확실성을 수정 가우스 강성 저감 분포 함수를 도입하여 기술한다. 교량에 국부적으로 발생된 손상은 교량의 요소강성의 저감 분포로 변환되어 손상이 발생한 전체 시스템의 강성을 표현하고 이를 통해 손상이 발생한 시스템의 전체 응답을 해석할 수 있게 된다. 수정 가우스 강성 저감 분포 함수는 손상 분포의 개략적 중심을 표현하는 평균 변수와 강성 저감의 비국소적 분포 특성을 묘사하는 표준편차 변수, 손상 중심의 손상 정도를 표현하는 강성저감 변수로 구성된다. 본 논문에서는 손상 장에서 손상의 위치나 형태에 대한 확률적 불확실성을 기술하는 수정 가우스 강성 저감 분포 함수를 포함한 유한요소모델을 정식화하여 제시한다. 또한 단일 또는 복합 균열로 인해 교량 구조물에 국부적인 손상이 야기된 경우에 대한 수치 예제를 통하여 균열 등에 대한 정보가 불확실하더라도 수정 가우스 강성 저감 분포 함수를 통해 강성 저감 효과가 분석될 수 있음을 확인하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.28 no.1
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• pp.75-82
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• 2015

We discuss confidence intervals for sensitive binomial attributes obtained by a direct question method and indirect question method. The Randomized Response Technique(RRT) by Warner (1965) is an indirect question method that uses a randomization device to reduce the response burden of respondents. We used the mean coverage probability (MCP), root mean squared error (RMSE), and mean expected width (MEW) to compare the confidence intervals by the two methods. The numerical comparisons indicated found that the MEW of RRT is too large and the RRT is so conservative that the MCP exceeds a nominal level(${\alpha}$); therefore, it is necessary to complement these problem in order to increase the utility of the indirect question method.