중심합성계획(central composite design: ccd)은 반응 표면이 곡면적인 특성을 나타낼때 반응 공간을 추정하기 위해 사용되는 실험계획이다. 반응공간이 2차 회귀모형으로 나타나는 경우에 반응곡면의 변화량을 알기 위해서는 변수의 수준이 3이상이 되어야하는데 ccd는 적은 횟수의 실험으로 곡면을 효과적으로 추정하기 위해 2$^{k}$ 요인실험에 추가적으로 중심점(central point)과 축점(axial point)을 표본점에 포함시키는 계획이다. 본 연구에서는 시뮬레이션 실험에서 반응변수가 2차 회귀모형으로 근사되는 경우에 cod를 이용하여 관심 성과치의 반응표면을 추정하고자 한다. 일반적인 실험에서와는 달리 시뮬레이션 실험에서는 두개의 표본점(인자 수준의 조합)에서 분석자가 공통 난수계열(common random number series)을 부여하여 시뮬레이션 시스템 요소의 변화과정을 유사하게 통제할 수 있다. 일반적으로 공통난수법(common random number method)에 의해 얻어지는 두 표본점에서의 반응변수는 서로 양의 상관관계를 가지며 대조 난수(antithetic random number)에 의한 두 반응변수는 음의 상관성을 가지는 것으로 알려졌다. 본 연구는 ccd의 표본점에 공통난수와 대조난수 법을 이용하여 회귀모형의 파라미터를 효과적으로 추정하는 방법을 조사하고 이를 (s, S) 재고관리 모형에 적용하여 그 효율성을 평가하고자 한다.
반응/미반응 목표변수를 갖는 모집단에서 관심 목표범주의 빈도가 극히 작을 경우, 즉 희귀할(rare) 경우, 모형 구축을 위한 데이터마트를 형성할 때 반응/미반응 범주 구성비는 구축된 모형의 성능에 영향을 준다. 본 연구는 이러한 점에 착안하여 반응/미반응 범주 구성비와 모형성능의 관련성을 모형평가 통계량에 기반하여 판단한다. 이로써 데이터마트 형성에 이상적인 반응/미반응 범주 구성비를 탐지하려는데 본 연구의 목적을 두고 있다. 또한 일반적으로 목표범주의 빈도가 희귀할 경우, 분할 표본추출에 의하여 희귀사건(rare event)을 과대표본추출(oversampling)하는 것이 일반적이며, 이로부터 기인하는 사후확률에 대한 편향을 조정하게 된다. 본 연구에서는 사후확률 조정방법으로 오프셋(offset) 방법과 가중치 방법(sampling weights)을 적용하고 이를 비교하였다.
분석용 정밀 워게임 시뮬레이션 모형에서는 '모형운영 결과와 실제(또는 실험) 결과를 비교' 하는 통상적인 타당성 척도의 적용이 불가능함에 따라 워게임모형 운영환경에 적합한 새로운 개념의 타당성 척도로서 VEA(Validity for Exploratory Analysis), VSA(Validity subject to Assumption) 등의 개념을 도입하고 이를 탐색적으로 점검하는 방안을 제시한다. 분석용 워게임모형 활용에 있어 또 하나의 걸림돌은 1)시나리오 및 상황의 가변성, 2)무기체계 및 장비 성능에 대한 불확실성, 3)묘사범위 제한 및 논리의 부정확성으로 인한 오류 등으로 엄청난 불확실성(uncertainty)을 기본적으로 내포함에 따라 구체적 의사결정을 위한 종합적 결론 도출이 어렵다는 점이다. 본 연구에서는 이를 메타모델(Meta model) 즉 워게임모형 입출력 자료의 관계를 묘사한 통계적 모형을 구축하고 이를 기반으로 다양한 불확실성 하에서 관심변수간의 관계를 종합적으로 도출하고자 하는 '관련공간모의(Relevant Simulation)' 방안을 제시한다. 이와 같은 방안들은 SVAP(Statistical Validation and Aggregation Procedure)라는 하나의 종합된 절차로서 제시된다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제2권1호
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pp.22-31
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1995
본 논문에서는 포아송 반응을 갖는 로그 선형 회귀 모형에 붙스트랩 방법을 이용하여, 여러가지 통계적 추론을 위한 유용한 확률적 결과들을 연구.소개하고, 모의실험을 통한 소표본 성질들을 다양하게 제시하고자 한다. 특히 로그 선형 회귀 모형에 대한 최우 추정량 $\hat{\beta_n}$ 및 정보행렬 I(${\beta}_0$)의 추정량들 $I_1(\hat{\beta_n}{\cdot}X)$와 $I_2(\hat{\beta_n}{\cdot}X)$에 대한 일치성 및 정규성등의 확률적 성질들, 그리고 붙스트랩 방법을 적용한 대표본 성질들과 관련하여 여러가지 모의실험 결과들을 분석.연구하였다.
반응표본 실험에 있어서 반응변수와 여러개의 독립변수와의 함수관계를 규명하기 위하여 다항회귀모형이 많이 사용되고 있으며 또한 이 다항회귀모형은 최적반응조건을 결정하고 제품의 질을 조절하기 위하여서도 쓰여진다. 이 논문에서 연구하는 문제는 다항회귀모형을 구성하고 있는 많은 항(項) 중에서 어떤 항들을 선택하여 주는 것이 정도(精度)있게 추정하기 위하여 적절한가 하는 문제이다. 정도(精度)가 향상되는 반응표면을 발견한다는 것은 최적반응조건을 결정하고 변수간의 함수관계를 정확하게 구하는데 도움을 준다. 다항회귀모형에서 적절한 항(項)들은 선택하기 위하여 이 논문에서는 하나의 기준을 제시할 것이며, 실제로 공장에서 응용될 수 있는 예제를 들어 설명하고 있다.
Liang과 Zeger는 이산형 혹은 연속형 반복측정자료를 분석하기 위한 일반화 추정방정식 (GEE)을 제안하였다 GEE모형은 범주형 반복측정자료의 모형으로 확장될 수 있으며, 이 GEE추정량은 대표본인 경우 다변량 정규분포를 따른다. 그러나 GEE는 대표본근사이론에 기초한다. 본 논문에서는 소표본인 경우 반복 측정된 순서자료에 대한 GEE추정량의 성질을 연구한다. 우리는 두가지 방법을 사용하여 두그룹의 반복 측정된 순서자료를 생성하며 모의실험을 통하여 소표본인 경우 여러 개 범주를 갖는 순서반응 자료에 대하여 GEE추정량의 1종 오류율, 검정력, 상대효율, 두 그룹의 표본크기가 다를 경우 효과, 그리고 분산 추정량의 성질등을 연구한다.
최근 빈번하게 발생하는 이상기온과 기후변화로 인하여 전력수요의 변동성이 커지고 있으며 기온 영향의 증가와 함께 기온변화에 대한 전력수요의 반응은 비선형성과 비대칭성으로 나타나고 있다. 정부 에너지 정책의 변화와 4차 산업혁명의 전개에 따라 기온 효과를 보다 정확하게 추정하고 예측하는 것은 안정적 전력수급 관리를 위하여 중요한 과제이다. 본 연구는 기온변화에 대한 전력수요의 비선형적 반응에 대하여 부분선형모형을 이용하여 분석하고자 한다. 기온변화와 전력수요의 비선형·비대칭적 관계를 측정하기 위하여 Robinson의 double residual 준모수적 추정과 스플라인 추정을 적용하였다. 기상변수와 전력 소비에 대한 시간 단위 고주기 자료를 사용하여 부분선형모형으로 추정한 기온변화와 전력 소비의 관계는 기존 모수적 모형과는 다른 비선형성과 비대칭성을 갖고 있음을 확인하였다. 부분선형모형을 이용하여 얻은 전력수요에 대한 표본내·표본외 예측은 이차함수 모형과 냉난방도일 모형과 비교하여 우수한 예측력을 보였다. Diebold-Mariano 검정결과, 부분선형모형에서 얻은 예측력 향상은 통계적으로 유의하였다.
대부분의 인지적 과제에서 관찰되는 반응시간 자료의 분포는 정적으로 편포되어 나타남에도 불구하고, 반응시간을 종속측정치로 하는 대다수의 연구들은 표본 평균에 근거한 집중경향치 분석에 의존한다. 본 연구에서는 반응시간 자료의 분포특성에 분석의 초점을 맞추어 실험적 처치의 효과를 구체적으로 추론하는 방법을 소개하였다. 평균 반응시간의 변화는 그 분포상 가우시안 및 지수 분포가 혼합된 형태로 나타난다고 가정할 수 있으며, 최대우도 추정법에 근거한 ex-Gaussian 모형 검증을 통해 반응시간 분포 특성을 수치화된 파라미터로 산출하고 확률밀도함수를 구현할 수 있다. 분석 사례를 위해 두 가지 고전적 시각탐색과제에서 얻어진 반응시간 자료를 사용하였으며, ex-Gaussian 함수를 통해 탐색배열의 항목개수의 증가가 초래하는 평균 반응시간의 지연효과에 대한 해석을 시도하였다. 수리적 모형을 통한 반응시간 분포 분석은 고전적 집중경향치 분석의 한계를 넘어 반응시간을 활용한 다양한 이론 및 개인차 연구에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
생산자뿐만 아니라 소비자에게 상당한 경제적인 영향을 줄 수 있는 채소 작황 정보를 사전에 예측하기 위해 작물 모형들이 사용될 수 있다. 채소의 생육과 수확량을 추정하기 위한 모형들은 대다수 작물에 대해 개발되어 있지 못하며 이는 고품질의 생육 관측 자료들이 축적되지 않았기 때문이다. 본 연구에서는 배추, 무, 마늘, 양파 및 고추의 5대 채소들을 대상으로 작물 모형 개발과 검증을 위한 생육 자료를 수집할 때 사용되는 프로토콜을 분석하고 이를 개선하고자 하였다. 작물 모형의 모수추정을 위해 사용되는 관측 프로토콜은 통계청과 농촌진흥청 프로토콜들의 단점을 보완하는 방식으로 개선될 수 있다. 작물모형은 기상조건에 따른 작물의 생육 반응을 예측하기 위해 사용되기 때문에 신뢰도 높은 기상 관측 자료를 확보할 수 있는 지역에서 표본 필지를 선정하는 것이 유리할 것이다. 또한, 최소한의 표본 조사 필지에서 상세한 관측자료 수집하기 위해 관심 작물이 재배되고 있는 지역 중에서 기후 특성이 상이한 지점들을 대상으로 표본 조사 필지들을 선정하는 것이 권장된다. 작물 생육 모형의 개발 및 검증을 위해서는 시계열적으로 얻어지는 작물 생육 모의값과 비교하기 위해 일정 시간 간격별로 관측 자료를 수집하는 것이 필수적이며, 기존의 프로토콜에 제시되지 않았던 생육 초기의 관측값을 확보하는 방향으로 개선되어야 할 것이다. 병해충 조사항목들과 기상재해 양상과 관련한 항목들이 작물모형 개발을 위한 관측 프로토콜에 포함된다면, 작물모형과 병해충 모형을 개발하고 이들 모형들을 통합하는 방식으로 실제 수량과 가까운 작황예측이 가능할 것이다. 또한, 표본조사 필지에서 다수의 구역을 설정하고, 이로부터 샘플을 채취하는 것이 관측자료의 신뢰도를 높일 수있다. 본 연구에서 제안된 프로토콜을 사용하여 얻어진 관측자료들이 자료 공유 플랫폼을 통해 제공된다면 채소 작물의 작황 예측을 위한 작물 모형 개발이 활성화될 것이다.
본 논문은 금융실명제가 기업에서 발표하는 회계학적 이익정보에 대한 주식가격의 변화에 미치는 영향을 분석하였다. 이는 금융실명제실시 이후에는 기업에서 창출해 내는 기업이익이 진정한 이익에 보다 더 접근을 할 것이라 예상과 채무분석가의 기업이익에 대한 예측치는 진정한 이익에 대한 예측치이므로 금융실명제 실시 이후에는 예측오차가 감소할 것이다는 일반적 예상을 검증하기 위한 것이다. 본 논문은 먼저 1992년과 1993년 12월 결산기업에 대하여 비기대이익을 계산하여 두 해에서의 차이를 분석하였고, 계산된 비기대이익과 기업이익 공시시점에서의 비정상수익율과의 관계를 회귀분석을 통하여 분석하였다. 채무분석가의 예측치로서 대우경제연구소에서 1992년과 1993년 12월에 각각 발표한 각 상장기업의 이익에 대한1992년 및 1993년의 예상치를 각각 년도의 예상기업 이익으로 사용하고 실제로 1993년과 1994년 초에 공시되는 기업이익과의 차이를 조사하였다. 비정상수익율의 계산은 시장위험조정모형과 시장조정모형을 사용하였고 일별수익율에 의하여 측정하였다. 사건 시점은 주주총회 일을 중심으로하여 여러 사건 기간을 택하여 분석을 하였다. 실증적 분석 결과를 보면, 전체표본을 대상으로한 재무분석가의 추정치에 의하여 계산된 비기대이익의 분산이 금융실명제 실시 이후가 실시 이전에 비하여 더 크게 나타났다. 이러한 결과는 금융실명제의 실시로 인하여 재무분석가의 예측이 오히려 더 부정확하게 나타난 것이라 할 수 있다. 이러한 결과는 실명제 실시에 따라서 기업이익예측에 대한 불확실성이 더 증가를 하여 기업이익 공시시점에서의 비기대이익의 측정에서의 오차가 오히려 증가하였다는 것을 알 수 있다. 그러나 전체표본을 소그룹으로 나누어서, 1부에 속한 기업들과 대형 주기업들을 대상으로한 분석에서는 이 두 소그룹에 속한 기업들이 각각 금융실명제실시 이후가 금융실명제 실시 이전보다 비기대이익의 분산이 작게 나타났다. 이러한 결과는 1부에 속한 기업들과 대형주기업들에서 는 금융실명제실시로 채무분석가들의 이익 예측치가 더 정확성을 지니게 된 것으로 해석된다. 이익반응계수의 추정에서 예상했던 바와는 반대로 금융실명제 실시 이후에 계수의 크기가 오히려 감소하였다. 소그룹으로 나누어서 분석한 결과도 마찬가지였다. 금융실명제 실시가 기업회계이익에 미친 영향은 비기대이익의 측정을 통하여 일부 가설과 일치하는 결과를 얻었고, 이익반응계수의 측정에서는 가설과 일치하는 결과를 얻지 못하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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