• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.7 no.2
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• pp.173-182
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• 1994

By applying slope estimator under the arbitrary error distributions proposed by Han(1993), if we define regression quantiles to give upper and lower trimming part and blocks of data, we show the proposed slope estimator has asymptotically efficient slope estimator when the number of regression quantiles to from blocks of data goes to sufficiently large.

• 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.

• Survey Research
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• v.2 no.1
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• pp.73-86
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• 2001

In this paper. we conducted an empirical study to investigate the design and weighting effects on descriptive and analytic statistics. We compared the regression models using the design-based approach and the generalized estimating equations (GEEs) approach with the model-based approach through the design and weighting effects analysis.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.21 no.1
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• pp.1-17
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• 2008

The ordinary least squares regression method of Haseman and Elston(1972) is most widely used in genetic linkage studies for continuous traits of sib pairs. Kruglyak and Lander(1995) suggested a statistic which appears to be a nonparametric counterpart to the Haseman and Elston(1972)'s regression method, but in fact these two methods are quite different. In this paper the relationships between these two methods are described and will be compared by simulation studies. One of the characteristics of the sib-pair linkage study is that the explanatory variable has only three different values and thus dependent variable is heavily replicated in each value of the explanatory variable. We propose a weighted least squares regression method which is more appropriate to this situation and the efficiency of the weighted regression in genetic linkage study was explored with normal and non-normal simulated continuous traits data. Simulation studies demonstrated that the weighted regression is more powerful than other tests.

• Tunnel and Underground Space
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• v.14 no.2
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• pp.133-141
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• 2004

Through the many site investigations, different methods for evaluating stability of rock slopes have been proposed. Those methods, however, may lead to different results depending on the subjective judgments associated with the selection of the evaluation items and the application of weighting factor. Accordingly, binary logistic regression analysis was carried out to ensure fair appliction of the weighting factor, leading to an equation for evaluating the stability of rock slopes.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.16 no.1
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• pp.75-83
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• 2009

Parallelism tests are proposed for slope in the simple linear regression models. In this paper, we suggest the parametric test using HSD testing method (Tukey,1953) and distribution-free test using Kruskal-wallis (1952) for more than three slopes. Monte Carlo simulation study is adapted to compare the power of the proposed methods with Wilks' Lambda multivariate procedure.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.17 no.6
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• pp.899-907
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• 2010

Several non-response imputation methods are suggested, however, mainly cross-sectional imputations are studied and applied to this analysis. A simple and common imputation method for panel data is the cross-wave regression imputation or carry-over imputation as a special case of cross-wave regression imputation. This study suggests a multiple imputation method combined time series analysis and cross-sectional multiple imputation method. We compare this method and the cross-wave regression imputation method using MSE, MAE, and Bias. The 2008 monthly labor survey data is used for this study.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.12 no.2
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• pp.527-535
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• 1999

양적 확률응답을 이용한 민감사안에 대한 평균이나 분석의 추정시 보조정보를 활용한 회귀추정법에 대해서 언급하고, 유도된 회귀추정량과 Greenberg et al.의 추정량 그리고 비추정량과의 비교의 통하여 회귀추정량이 효율적일 수 있는 조건을 찾았다. 또한 각 질문에 대한 응답의 분포가 포아송 분포인 경우 회귀추정량의 효율이 증대될 수 있는 조건에 대해서도 논하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.29 no.1
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• pp.157-169
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• 2016

We compare four methods to estimate a regression coefficient under linear regression models with serially correlated errors. We assume that regression errors are generated with nonlinear autoregressive models. The four methods are: ordinary least square estimator, general least square estimator, parametric regression error correction method, and nonparametric regression error correction method. We also discuss some properties of nonlinear autoregressive models by presenting numerical studies with typical examples. Our numerical study suggests that no method dominates; however, the nonparametric regression error correction method works quite well.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.205-205
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• 2019

우리나라에서 강우의 시간분포를 위해 보편적으로 사용되고 있는 방법은 Huff 4분위법으로 강우의 시간적 분포특성을 나타내는 무차원 시간분포곡선을 제시한 것으로, 강우의 지속기간을 4분위로 구분하여 각 분위의 강우량 중 가장 큰 값이 속해 있는 구간을 선택하여 그 구간의 위치에 따라 분위를 정하는 방법이다. 현재 실무에서는 Huff의 분위별 곡선에 대한 회귀식은 지속기간 전반에 걸쳐 정확도가 높은 이유로 6차식을 적용하고 있으나, 통계 모델링에서 간결함의 원리에 따라 회귀식이 간결할 필요가 있으며, 통계적 유의수준에 기초하여 회귀계수를 결정하여야 하므로 유의성 검정 방법을 통한 검정결과를 비교할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 다중회귀분석 방법에 따른 회귀계수 유의성 검정결과 비교를 위하여 구미지역의 무차원 누가우량 백분율을 이용한 시간분포 회귀식을 이용하여 유의성 검정 방법인 분산분석 방법(Analysis of Variance)과 변수선택 방법(Backward Selection)의 검정 결과를 도출 및 비교하였다. 통계프로그램인 프로그래밍 R을 이용하여 변수선택 방법 중 후방제거법 함수를 이용하여 최종 회귀식을 도출하고 또한 7차 회귀식을 분산분석을 이용한 후방제거법으로 회귀계수를 제거하는 방법으로 최종 회귀식을 산정하였다. 분산분석을 이용한 후방제거법의 유의성 검정결과는 프로그래밍 R을 이용한 후방제거법의 결과와 동일한 것으로 분석되었다. 일반적으로 설계강우량의 시간분포를 위한 방법으로 사용되고 있는 Huff의 4분위 방법의 시간분포 회귀식은 회귀계수의 유의성 검정이 이루어지고 있지 않으므로 본 연구결과를 통해 설계강우량 시간분포 회귀식의 유의성 검정방법 제시 및 결과도출과정을 통해 시간분포 회귀식 산정기법으로 활용할 수 있을 것으로 사료된다.