베이시안 결정론에서 사전 확률 분포함수는 표본을 추출하기 이전에 추정하여야 한다. 대개 는 분포함수군을 먼저 선택한 후, 그 중 하나를 결정자의 경험을 통하여 선택한다. 이러한 주관적인 사전 확률 분포함수의 선택방법이 베이시안 결정론에 대한 주요비판이 항상 되어 왔다. 본 논문에서는 최대 엔트로피 이론을 이용하여 우리 주변의 의사결정에 많이 이용되 는 정보들에 관한 객관적인 사전 확률 분포함수들을 구하였다. 그 결과는 히스토그램 형태 의 분포함수가 된다. 그러나 사전 정보가 많은 경우에는 최대 엔트로피 모형의 해를 구하기 위하여 복잡한 비선형 연립방정식을 풀어야 하는데, 구체적인 형태의 함수를 구하지 못하는 경우가 대부분이다. 이 때에는 초소의 크로스 엔트로피 모형을 이용하여 사전확률 분포함수 를 구하는 것이 편리하다. 그밖에 엔트로피 이론으로 구한 사전확률 분포함수의 확률적 수 렴성을 증명하였다.
본 논문은 확률적 자료연계 방법의 기본 개념과 이론적 모형을 소개하고, 실제 통계청 데이터를 사용하여 확률적 자료연계가 진행되는 과정과 원리를 보여준다. 먼저 확률적 자료연계와 결정적 자료연계와의 차이를 간단히 알아보고, 확률적 자료연계 방법론의 토대가 되는 Fellegi-Sunter 모형의 기본 구성과 관련된 모수(m-확률, u-확률), 가중치, 매치여부 판정기준에 대해 기술한다. 그리고 통계청 등록센서스와 인구총조사 자료를 이용하여 그 모형을 적용한 자료연계가 이루어지는 구체적인 과정에 대해 설명하고, 이를 통해 얻어진 연계 결과의 정확성을 살펴본다.
본 논문에서는 스프레드쉬트 프로그램 중에서 가장 활용도가 높은 Excel을 이용하여 만든 여러 가지 모의실험이 확률 통계학습에 어떻게 활용되는 지를 제시함으로써 개념의 지도 및 문제풀이 능력 향상의 효율성을 높이는 방안을 모색하고자 한다. 즉 이는 단순한 이론적 수치계산이 아닌 구체적 경험을 제시하여 학생들에게 확률적 상황에 내재된 확률적 정보의 의미를 파악하게 함으로써 확률의 개념에 대한 이해를 돕고 확률 통계단원에 대한 흥미를 유발케 하고자 한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제3권2호
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pp.227-237
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1996
비중심 ${\chi}^2$분포의 누적분포함수의 계산은 ${\chi}^2$검정에서 요구되고 있는 새로운 접근방법으로 신경망 이론을 적용하기 위하여 입력층의 입력노드가 세개, 출력증의 축력노드가 한개 그리고 한개의 은닉층으로 구성된 다층 퍼셉트론 네트워크부터 역전파 알고리즘을 개발하여 비중심${\chi}^2$분포의 확률계산을 시도하였다. 정확성과 계산속도를 고려하여 기존의 방법과 비교한 결과 효율적임을 알 수 있다.
통계학의 수리론을 전개한 우리의 저서가 별로 없는 터에 윤기중교수의 '수리통계학'이 박영사를 통하여 간행되었다. 이책은 미적분에 관한 수학지식으로 능히 독파할 수 있도록 순차적으로 차분하게 기술되어 있다. 집합론의 개념에서부터 시작하여 확률론의 기초사항을 친절하게 설명하고 연속확률변수의 분포, 확률표본, 점추정, 다변량정규분포, 각종 통계량의 분포, 통계적 가설검정, 구간추정, 그리고 끝으로 회귀와 상관분석에 이르기까지 각종항목에 걸쳐서 통계학이론이 빠짐없이 기술되어 있다.
수학의 여러 분야 가운데 패러독스가 가장 풍부한 분야는 확률 통계 영역이다. 이것은 역사적으로 확률 통계 이론의 전개 과정에서 지난 시기 동안 연구자들이 직관과 상식에 의해 참이라고 믿고 있었지만 그 사이에는 감춰져 있던 다양한 패러독스들이 존재했으며, 이 패러독스들을 수학자들이 밝히고 수학적으로 해결해 나가면서 현재의 형식적 체계에 이르게 되었음을 시사하는 것이다. 학교 수학에서 확률 통계 영역의 교수 학습 자료로 적절하게 활용할 수 있는 역사적 패러독스들은 그 당시 현실적 맥락의 도입에 따른 학생의 흥미와 관심을 불러일으킬 수 있으며, 또한 교실 수업에서 역사 발생적 원리에 따라 패러독스를 제기하고 해결하고자 고민한 수학자들의 수학적 사고를 엿볼 수 있는 타당한 교수 학습 자료이다. 더불어 확률 통계 영역에서 역사적 패러독스를 활용하는 교실 수업은 형식적이고 연역적인 학교 수학을 학생의 발견적 형성적인 측면을 강조하는 수학으로 변화하게 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 확률 통계 영역의 형식화 과정에서 발생한 역사적인 패러독스들 중에서 중 고등학교 확률 통계 수업에 활용할 수 있는 패러독스들에 대해서 알아보고, 또한 이 패러독스들을 교실 수업에 활용할 수 있는 구체적인 방안에 대해서 논해보고자 한다.
본 논문에서는 정규확률변수의 곱과 그의 합으로 표현되는 통계량의 분포에 대한 효과적인 근사법을 다루었다. 이차 형식에 대한 안장점근사에 기초한 이 방법은 기존의 정규근사에 비해 매우 정확한 결과를 제공한다. 또한 이에 대한 응용으로 FSK 통신에서 발생하는 문제를 제시하고, 그 해결책으로 본 논문에서 제안한 안장점근사법을 사용하였다. 모의실험을 통해 제안된 근사법이 중심영역은 물론, 통신이론에서 주요 관심 영역인, 극단 꼬리부분의 확률 근사에도 매우 유용한 방법임을 확인하였다.
무한차원 상공간에서의 디리클레 형식과 이에 관계된 확산과정에 대한 일반 이론을 소개하고, 이 이론을 물리학의 통계역학 모델에 적용하였다. 구체적으로, 고전 비유계 스핀계에 대한 통계역학적인 모델, 연속체 공간에서 상호 작용하는 무한 입자계에 대한 통계역학적인 모델에 응용하였다. 아울러서 확률 미분 방정식과 같은 디리클레 형식에 관련된 연구분야에 대해서도 간단히 알아보았다.
유전적 질환이 있는 가계에서 출생하는 자녀중에서 유전적인 질환을 보유할 수 있는 확률을 예측하는 방법의 하나로서 우도추정치(likelihood estimator)를 사용하는 것은 분리분석(segregation analysis)에서 중요한 역할을 하고 있다. Elston과 Stewart(1971)는 이러한 분석방법의 일반적인 통계모형을 정립하였으며 필자(1974)와 Morton 등 (1974)은 complex segregation이 될 때에 분석되는 4가지의 통계모형을 주장하였다. 본 연구의 목적은 multiple ascertainment $\pi$가 존재하는 경우 분리확률모수(segregation parameter) $\theta$의 우도추정치를 구하고 둘째로 oligogenic case에 대한 이론적인 배경을 구명하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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