• 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.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.249-254
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• 2003

붓스트랩 기법에 의한 k 인자 허용구간방법을 95/95 확률 및 신뢰도를 갖는 허용구간에 활용하기 위하여 모의실험을 수행하였다. 그 결과 소표본 및 적당한 크기의 표본에서 추정된 신뢰도값은 실제 신뢰도값 95와 약 6${\sim}$21% 정도의 차이를 나타냈고, 이 차이는 표본크기가 커질수록 점점 줄어들었다. 더불어 기존방법에 보간법 등을 가미한 방법들을 제안하여 이들에 의한 결과를 기존결과와 비교하였다.

• 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.

• 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 Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.614-621
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• 2007

전통적 계획방식은 결정적 효과를 간진 동작들로 이루어진 도메인을 다룬다. 따라서 전통적 계획기는 동작이 환경을 어떻게 변화시킬지 명확하게 예측할 수 있다. 그러나, 많은 실제 응용들에서는 불완전한 정보와 비-결정적 효과를 처리할 수 있는 계획방식을 요구한다. 확률적 계획방식은 확률적 효과를 가진 동작들을 포함함으로써 이러한 요구를 만족한다. 확률적 계획기는 일반적으로 목표상태에 도달하기 위한 하나의 행동정책을 찾아내며, 이는 (상태, 동작)쌍들의 집합으로 표현된다. 그러나 확률적 효과를 포함시킴으로써 계획기들의 복잡도가 이전보다 증가되었다. 본 논문에서는 효율적인 확률적 계획기의 설계와 구현에 대해 설명한다. 이 계획기는 표준 PPDDL 언어로 표현된 도메인 묘사를 입력으로 받아들이며, 실시간 동적 프로그래밍 알고리즘을 채용하고, 간략화한 문제로부터 추출된 휴리스틱 지식을 이용한다. 생성된 상태들과 행동정책을 효율적으로 저장하기 위해, 이 확률적 계획기는 해쉬테이블을 이용한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.453-453
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• 2017

본 연구에서는 최근 기후변화로 인한 집중호우의 발생횟수의 경향을 확률적으로 분석함에 있어 1개월 동안 80 mm/day 이상의 강우사상을 집중호우로 정의하여, 대구 및 부산 강우관측소로부터 수집된 384개월 동안의 집중호우를 분석하였다. 집중호우 월별 발생횟수와 같은 형식의 자료의 확률적 분석은 대개 Poisson 분포 (POI)가 사용되나 자료에 포함된 0자료의 과잉은 확률분포를 왜곡시키는 문제를 발생시킨다. 본 연구에서는 이 문제를 개선하기 위하여 개발된 일반화 Poisson 확률분포 (GPD), 0-과잉 Poisson 확률분포 (ZIP), 0-과잉 일반화 Poisson 확률분포 (ZIGP), Bayesian 0-과잉 일반화 Poisson 확률분포 (Bayesian ZIGP)를 집중호우 자료에 적용하고, 5개 모형의 특성을 비교분석하였으며, Bayesian ZIGP 모형의 구축에 있어서는 정보적 사전분포를 사용함으로써 모형의 정확도를 개선하였다. 분석결과 분석하고자 하는 자료에 0이 과다하게 포함되어 있는 경우 POI 및 GPD 분포는 관측결과와는 다른 결과를 제시하여 적절한 모형으로 고려되지 못함을 알 수 있었다. 5가지 모형 중 정보적 사전분포를 탑재한 Bayesian ZIGP 모형이 가장 관측 자료와 유사한 결과를 도출하였으나 모형의 구축에 수반되는 실용적인 측면을 고려하면 ZIP 모형도 충분히 사용될 수 있는 모형으로 추천되었다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.14 no.2
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• pp.401-413
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• 2001

이차원 분할자료에 대해서 행과 열의 관계를 저차원상에 시각적으로 표현하는 탐색적대응분석에 대하여 붓스트랩방법의 사용가능성을 살펴보았다. 기존의 탐색적 면만이 강조되어 왔던 대응분석에서 좌표점의 변이와 좌표점간의 거리에 대한 통계적 추론을 붓스트랩방법으로 해결할 수 있음을 보이고 또한 좌표축의 설명력에 대하여 붓스트랩신뢰구간의 포함확률의 일치성을 모의실험을 통해 제시하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.21 no.4
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• pp.737-745
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• 2010

In this paper, various methods for finding confidence intervals for the p of binomial parameter are reviewed. We compare the performance of several confidence interval estimates in terms of actual coverage probability by small sample Monte Carlo simulation.