• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.12 no.1
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• pp.109-124
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• 1999

일반적으로 오차항이 자기상관되어 있는 선형회귀 모형에서는 회귀계수에 대한 보통최소제곱추정량이 효율적이지 못 하다고 알려져 있다. 그러나 이러한 일반화선형회귀모형에서 독립변수의 형태에 따라서는 OLSE의 사용 가능성을 제시하는 모형이 있다. 본 연구에서는 오차항이 일차 이동평균 과정을 따르는 선형회귀모형에서 여러 추정량들 (GLSE, APX, MAPX)에 대한 OLSE의 상대효율함수를 유도하고 비교 분석하고자 한다. 특히 소표본에서 정확한 상대효율값을 구하여 OLSE의 효율성이 크게 떨어지지 않거나 효율성이 나은 회귀모형들을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.369-370
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• 2012

일반적으로 회귀분석의 최적화는 평균적인 개념을 확장하여 사용되어지고 있다. 평균은 관찰값들에 관한 모든 정보와 관련된 통계량으로써 많은 연구에 이용되어지고 있다. 정규분포를 이루는 모집단의 경우 평균을 사용한 추정이 바람직하지만, 이상치로 인한 분포의 꼬리가 두꺼워지는 경우 중위수(median)를 사용하는 것이 바람직하다고 알려져 있다. 강수량의 분포형태는 꼬리(tail)가 두꺼운 왜곡된 형태를 갖고 있으므로 robust 통계량인 Quantile을 이용한 강수량의 분석 및 평가를 실시하였다. 본 연구에서는 Quantile에 따른 회귀선의 변화를 이용하여 강수량의 경향성을 평가하고, 극치강수량의 변화를 보여줄 수 있는 Quantle값을 추출해 보고자 한다. 또한 bootstrap 방법을 이용하여 Quantile에 따른 회귀계수의 신뢰구간을 분석하여 회귀인자의 신뢰성을 평가하였다. 본 연구에서 적용한 Quantile Regression 기법은 회귀계수의 추정에 있어서 회귀인자의 신뢰성을 Quantile-회귀계수 그래프를 통해 분석할 수 있으며, 이상값의 영향을 저감시키는 평균과 달리 이상값의 영향을 효과적으로 분리 및 재현시킬 수 있어 극치값에 따른 변화를 효과적으로 평가할 수 있으며, robust 통계량의 특징인 분산이 적은 안정적인 추정량을 확보할 수 있다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.18 no.2
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• pp.435-443
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• 2005

Coefficients of determination in logistic regression analysis are defined as various statistics, and their values are relatively smaller than those for linear regression model. These coefficients of determination are not generally used to evaluate and diagnose logistic regression model. Liao and McGee (2003) proposed two adjusted coefficients of determination which are robust at the addition of inappropriate predictors and the variation of sample size. In this work, these adjusted coefficients of determination are applied to variable selection method for logistic regression model and compared with results of other methods such as the forward selection, backward elimination, stepwise selection, and AIC statistic.

• Bulletin of the Society of Naval Architects of Korea
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• v.26 no.4
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• pp.14-26
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• 1989

This paper describes the method of statistical analysis and its programs for predicting the ship's powering performance. The equation for the wavemaking resistance coefficient is derived as the sectional area coefficients by using the wavemaking resistance theory and its regression coefficients are determined from the regression analysis of the model test results. The equations for the form factor, wake franction and thrust deduction fraction are derived by purely regression analysis of the principal dimensions, sectional area coefficients and model test results. The statistical analyses are performed using the various descriptive statistic and stepwise regression analysis techniques. The powering performance prognosis program is developed to cover the prediction of resistance coefficients, propulsive coefficients, propeller open-water efficiency and various scale effect corrections.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.209-213
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• 2005

본 논문에서는 1차 자기회귀모형에서 자기회귀계수에 대한 여러 가지 추정량들의 분포함수에 대한 근사적추론 방법에 대해 연구하였다. 이차형식에 대한 안장점근사의 결과를 이용한 이 근사법은 여러 형태의 추정량들에 대해 근사분포의 유도과정이 불필요하며, 소표본은 물론 통계적 추론의 주요 관심영역에서의 근사정도가 매우 뛰어난 장점을 가지고 있다. 모의실험을 통해 Edgeworth근사를 비롯한 기존의 여러 근사법보다 효율이 뛰어남을 확인하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.1 no.1
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• pp.94-101
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• 1994

본 논문은 패널(panel) 자기회귀 모형에서 자기회귀 계수의 추정을 베이지안 방법으로 접근하였는데, 이 때 특별히 Gibbs Sampling 방법을 이용하여 사후분포를 계산하였다. 또한 모의 실험을 통하여 자기회귀계수를 Gibbs Sampling 방법으로 추정한 베이지안 추정치가 non-Bayesian 방법으로 구한 추정치보다 더 우월함을 보였다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.14 no.3
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• pp.157-181
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• 1997

본 연구에서는 우리나라 증시에서 베타 이외에 규모와 장부가/시장가 비율이 수익률의 차이를 설명하는데 유용한가를 실증하고 이를 토대로 13개 산업에 대하여 자본비용을 추정하였다. 1980년에서 1995년 사이의 기간에 대하여 실증한 결과, 우리나라 증시에서 규모요인은 시장위험이 설명하지 못하는 수익률 차이 부분을 상당히 설명하고 있었으나 장부가/시장가 비율은 추가적인 설명력을 보이지 못하였다. 산업별 자본비용을 추정한 결과는 만족스럽지 못하였다. 우선 해당기간 동안에 시장프레미엄이 연 1.33%로 지나치게 낮게 측정되었으며 표준오차는 연 5.85%로 매우 크게 나왔다. 회귀계수의 표준오차를 줄이기 위하여 rolling 회귀분석의 방법을 사용하였지만, 3요인 모형에서 시장위험계수(베타)에 대한 표준오차만 줄어들었을 뿐 나머지 계수들의 표준오차는 오히려 증가하였다. 회귀계수가 지니는 불확실성이 위험프레미엄의 불확실성과 결합되어서 산업별 자본비용에 대한 추정은 매우 부정확하였다.

• Journal of the Korean Society of Food Science and Nutrition
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• v.38 no.5
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• pp.636-643
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• 2009

This research was to find out what impacts do selection attributes of Jeju local folklore food by Jeju tourists provide on their behaviors. Multiple regression analysis was carried out using statistics package of SPSS+/WIN 12.0 to find out impacts of selection attribute factors of Jeju local folklore food on customers' satisfaction, re-visit, and intention by word of mouth. As the results, for factors with statistically meaningful impacts at the level of meaningfulness (p<0.05); level of satisfaction showed regression coefficient of 0.476 and t value of 5.198 in essential factors; auxiliary factors showed regression coefficient of 0.232 and t value of 2.808; and sensual (five senses) factors showed regression coefficient of 0.165 and t-value of 2.013. Also, for re-visit, essential factors showed impacts with regression coefficient of 0.413 and t-value of 3.540; factors of menu composition showed regression coefficient of 0.228 and t-value of 3.118; and auxiliary factors showed regression coefficient of 0.218 and t-value of 2.643. In positive word of mouth factors, auxiliary factors showed impacts with regression coefficient of 0.273 and t-value of 2.555; sensual (five senses) factors showed regression coefficient of 0.264 and t-value of 2.238; essential factor showed regression coefficient of 0.237 and t-value of 2.230 and factors of menu composition showed regression coefficient of 0.161 and t-value of 2.167. Therefore, in customer behaviors (customer satisfaction, re-visit, and positive word of mouth) regarding Jeju local folklore food by tourists who visited Jeju, local folklore and cultures did not impact on customer behaviors; also, it can suggested this thesis is meaningful as a study proving that the best marketing is focus on essential substances of food as indicated in existing researches.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.26 no.5
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• pp.697-712
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• 2013

When analyzing repeated binary data, the generalized estimating equations(GEE) approach produces consistent estimates for regression parameters even if an incorrect working correlation matrix is used. However, time-varying covariates experience larger changes in coefficients than time-invariant covariates across various working correlation structures for finite samples. In addition, the GEE approach may give biased estimates under missing at random(MAR). Weighted estimating equations and multiple imputation methods have been proposed to reduce biases in parameter estimates under MAR. This article studies if the two methods produce robust estimates across various working correlation structures for longitudinal binary data with time-varying covariates under different missing mechanisms. Through simulation, we observe that time-varying covariates have greater differences in parameter estimates across different working correlation structures than time-invariant covariates. The multiple imputation method produces more robust estimates under any working correlation structure and smaller biases compared to the other two methods.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.50 no.10
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• pp.661-671
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• 2017

The objective of this study was to analyze the flood stage considering the uncertainty caused by the river roughness coefficients and discharge. The methodology of this study involved the GLUE (Generalized Likelihood Uncertainty Estimation) to quantify the uncertainty bounds applying three different storm events. The uncertainty range of the roughness was 0.025~0.040. In case of discharge, the uncertainty stemmed from parameters in stage-discharge rating curve, if h represents stage for discharge Q, which can be written as $Q=A(h-B)^C$. Parameters in rating curve (A, B and C) were estimated by non-linear regression model and assumed by t distribution. The range of parameters in rating curve was 5.138~18.442 for A, -0.524~0.104 for B and 2.427~2.924 for C. By sampling 10,000 parameter sets, Monte Carlo simulations were performed. The simulated stage value was represented by 95% confidence interval. In storm event 1~3, the average bound was 0.39 m, 0.83 m and 0.96 m, respectively. The peak bound was 0.52 m, 1.36 m and 1.75 m, respectively. The recurrence year of each storm event applying the frequency analysis was 1-year, 10-year and 25-year, respectively.