• 제목/요약/키워드: 확률통계이론

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이산코사인변환을 이용한 단위근 검정 (A Unit Root Test via a Discrete Cosine Transform)

  • 이고운;여인권
    • 응용통계연구
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    • 제24권1호
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    • pp.35-43
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    • 2011
  • 이 논문에서는 이산코사인변환(discrete cosine transform) 계수를 이용하여 AR(1) 과정에서 단위근을 검정하는 방법을 소개한다. 제안하고자 하는 방법의 이론적 타당성을 보이기 위해 정상 AR(1) 과정과 확률보행과정 하에서의 이산코사인변환 계수의 통계적 성질을 비교한다. 비교 결과를 이용하여 단위근 여부를 확인할 수 있는 검정통계량을 제안하고 붓스트랩을 활용하여 검정통계량의 분포를 유도한다. 모의실험을 통해 기존 Dickey-Fuller 검정과 검정력 비교를 실시하였다.

문항반응이론에서의 추정방법과 대입학력고사의 문항분석

  • 박정수;조완현
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제1권1호
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    • pp.192-205
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    • 1994
  • 본 논문에서는 피험자의 능력과 검사문항에 정답할 확률과의 관계에 기초한 문항반응 이론의 기본 가정과 통계적 모형을 소개하였다. 또한 검사의 목적상 필요한 피험자의 능력을 정확히 추정하는 방법과, 검사에 사용되는 각 문항을 특성지우는 문항모수의 여러가지 통계적 추정 방법에 대하여 정리하였다. 그 방법들은 결합 최우추정법, 조건부 최우추정법, 주변 최우추정법, 베이지안 추정법 및 이들의 혼합에 의한 방법이다. 문항반응이론의 적용의 한 예로서 93년도 대입학력고사의 수학 시험문항을 BILOG 라는 컴퓨터 프로그램을 이용하여 분석하였다.

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Magic of Capital Letter; X

  • 이원우
    • 한국통계학회:학술대회논문집
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    • 한국통계학회 2003년도 추계 학술발표회 논문집
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    • pp.223-225
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    • 2003
  • 통계학과를 졸업하는 학생들 중에는 50%이상이 통계학(기초)을 제대로 이해를 못하고 졸업하고 있다는 가설을 검증해본다면 그 결과는 무엇일까? 통계학을 조금 배워본 사람들은 물론이고 통계학과 졸업생들조차 통계학은 난해하기 짝이 없다고 평가를 한다면 이해를 돕는 교육이라기보다는 주입(강요)식 교육이기 때문은 아닌가? 여기서는 확률변수 X를 대문자로 쓰는 것에 유의하고, 소문자 x와 구분하여 사용함으로써 초보자들이 통계이론을 보다 쉽게 이해할 수 있도록 하자는 것이다.

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신경망이론을 이용한 비중심 F분포 확률계산 (Computation of Noncentral F Probabilities using Neural Network Theory)

  • 구선희
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제1권1호
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    • pp.83-94
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    • 1996
  • ANOVA 검정에서 검정통계량은 단일 또는 이중 비중심F분포를 따르며 비중심F분포는 일반적인 선형 가설 검정에서 검정함수 계산에 적용되고 있다. 본 논문에서는 단일 비중심F분포의 누적함수 계산에 신경망이론을 적용하였다. 신경망 구조는 다층 퍼셉트론이며 학습과정은 역전과 학습알고리즘이다. 신경망이론에 의하여 계산한 결과와 Patnaik 이 제시한 확률값을 비교하여 제시하였다.

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추계학적 방법에 의한 한발의 특성 분석 (Analysis of Drought Characteristics by the Use of Stochastic Method)

  • 정상만;신현민
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제32권2호
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    • pp.197-210
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    • 1999
  • 본 연구는 추계학적 과정을 고려함으로써 연유출의 핵심적 통계치를 한발 확률 분포에 관련된 통계치로 유도하는데 사용하여 재현 기간과 물 수요의 다양한 조합에 대하여 한발 기간과 누가부족유출량을 산정함으로써 한발의 심각성을 검토하였다. 초기 단계에선는 기록기간, 기록의 질을 특정 기준에 적합한 것으로 판정된 우리 나라의 하천 관측 기록의 분석을 실시하고 분석에 의하여 선택된 하천의 연속 한발에 대한 추계학적 형태를 정의하는데 필요한 연유량을 결정하였다. 앞의 연구 결과를 사용하여 연속 이론을 적용함으로써 실제 또는 추정된 연유량 통계치를 최대 한발 사상의 확률 분포와 연관시켰다. 이 결과로 계측 지점에서의 한발 사상에 재현 기간을 부여할 수 있었으며 한발 기록의 확률 평가가 가능하였다.

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시계열 계속 표본조사에서 불균등확률 추출법 연구 (A study on unequal probability sampling over two successive occasions in time series)

  • 박홍래;이계오
    • 응용통계연구
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    • 제6권1호
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    • pp.145-162
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    • 1993
  • 본 논문에서는 반복적 계속 표본조사에서 일부의 표본을 교체하는 2회 계속조사의 표본 추 출법들을 요약하고 앞 조사시기의 관찰값을 확률측도로 이용한 RHC(Rao-Hartley-Cochran) 유형의 불균등 확률추출법을 제안하였다. 제안된 추출법과 기존의 확률추출법의 비교를 위 하여 둘째 조사시기의 모평균 추정량과 그의 분산을 유도하였으며, 제안된 추출법의 상대 효율은 이론적인 측면과 수치적 시뮬레이션 방법으로 비교 분석되었다. 시뮬레이션 비교를 위하여 한 특별한 시계열 모형을 가정하고 이를 사용하여 인위적인 모집단을 생성하였으며 이 모집단에서 각 추출법에 해당되는 표본을 컴퓨터로 추출하여 각각의 추정치를 계산하여 비교한 결과에서 RHC 유형의 새로 제안된 추출법의 분산과 편차가 일반적으로 적음을 보 였다.

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간세포암종의 재발 위험과 관련된 한 예후인자로서의 종양의 크기의 범주화 (Categorizing tumor size as a prognostic factor for risk of relapse of hepatocellular carcinoma)

  • 김선우;박철근
    • 응용통계연구
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    • 제15권1호
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    • pp.1-8
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    • 2002
  • 예후인자의 범주화는 질병의 진단, 치료법 결정 및 임상시험의 참여기준 설정 등에 매우 유용하다. 예후인자의 범주화 방법으로는 생물학적 이론에 따라 경계값을 정하는 방법, 자료의 그래프를 이용하는 방법, 모든 가능한 경계 값들을 적용해보는 최소 유의확률 방법 등이 있다. 또한 최소 유의확률 방법의 다중검정문제를 보완한 몇 가지 방법들이 있다. 본 연구에서는 우리 나라에서 높은 발생률을 보이는 간세포암종의 절제술을 받은 환자들에 있어서 간 절제술 후 재발위험이 높은 군을 구별하는 한 근거로 종양의 크기를 범주화하기 위한 경계값을 결정하고자 하였다.

다중 베이즈요인에 의한 회귀모형 오차항의 자기상관 검정 (On Testing the First-order Autocorrelation of the Error Term in a Regression Model via Multiple Bayes Factor)

  • 한성실;김혜중
    • 응용통계연구
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    • 제12권2호
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    • pp.605-619
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    • 1999
  • 본 논문은 회귀분석에서 오차항의 1차 자기상관 존재 여부 및 그 값을 검정하는 방법을 베이지안 접근법으로 제안하였다. 이 방법은 모수공간의 다중분할로 인해 얻어진 여러 가설들에 대한 다중결정문제를 다중 베이즈요인에 관한 이론과 일반화 Savage-Dickey 밀도비를 이용한 사후확률 추정법을 합성하여 개발되었다. 이 방법은 기존의 검정법들에서 가능한 검정 뿐 아니라 이들이 해결할 수 없는 자기상관에 대한 다중결정문제에도 사용이 가능한데 그 효용성이 있다. 모의실험을 통하여 제안된 검정법의 유효성을 평가하였다.

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AR(1)모형에서 자기회귀계수의 다중검정을 위한 베이지안방법 (Bayesian Method for the Multiple Test of an Autoregressive Parameter in Stationary AR(L) Model)

  • 김경숙;손영숙
    • 응용통계연구
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    • 제16권1호
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    • pp.141-150
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    • 2003
  • 본 논문은 베이즈인자(Bayes factor)를 이용하여 정상(stationary) AR(1)모형의 자기회귀계수에 대해 다중검정하는 방법을 제시한다. 모수들에 대한 사전분포로는 무정보 사전분포(noninformative prior distribution)를 가정한다. 이러한 경우에 통상적으로 사용되는 베이즈인자를 근사없이 정확히 계산하여 각 모형에 대한 사후확률(posterior probability)을 얻는다. 최종적으로 모의실험 자료 및 실제 자료에 적용하여 이론의 결과가 잘 부합되는지를 검토한다.

퍼지-베이즈 이론에 의한 기존구조물의 신뢰성평가모델 (Reliability Assessment Models of Existing Structures by Fuzzy-Bayesian Approach)

  • 백대우;이증빈;박주원;강수경
    • 전산구조공학
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    • 제11권4호
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    • pp.219-227
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    • 1998
  • 실제 구조물에 있어 확률, 통계 및 이론으로 구해진 랜덤성을 갖는 객관적 불확실성뿐만 아니라 설계자의 경험이나 공학적 판단에 의해 주관적으로 평가되는 인간오차나 시공중의 과오 또는 구조설계에 미치는 사회적, 정치적 및 경제적 요청 등의 퍼지성을 갖는 주관적 불확실성이 존재하기 때문에 현실적으로 랜덤성과 퍼지성을 동시에 고려한 실뢰성평가 즉, 안전성평가에 대한 퍼지이론의 도입이 필수 불가결하다. 따라서 본 연구에서는 기존 구조물의 객관적·주관적 불확실성을 동시에 고려한 신뢰성해석방법으로 베이즈의 의사결정이론에 퍼지이론을 병합한 퍼지-베이즈 신뢰성해석 알고리즘을 개발하여 건축구조물의 신뢰성평가 및 안전성평가에 적용하여 분석하였다.

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