• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.11 no.1
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• pp.97-111
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• 1998

This paper suggests a Bayesian method for testing first-order markov correlation among linear regression disturbances. As a Bayesian test criterion, Bayes factor is derived in the form of generalized Savage-Dickey density ratio that is easily estimated by means of posterior simulation via Gibbs sampling scheme. Performance of the Bayesian test is evaluated and examined based upon a Monte Carlo experiment and an empirical data analysis. Efficiency of the posterior simulation is also examined.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1770-1773
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• 2008

수위-유량 관계 곡선식에 포함되어져 있는 매개변수를 추정하기 위해 많이 사용되는 로그선형 회귀분석은 잔차의 비등분산성(heterocesdascity)을 고려하지 못하므로 본 연구에서는 의사우도추정법(Pseudo-likelihood Estimation, P-LE)에 의해 분산함수를 추정하고 이와 함께 회귀계수를 추정할 수 있는 방법을 제시하였다. 이 과정에서 제시된 회귀잔차를 최소화하기 위하여 SA(simulated annealing)이라는 전역 최적화 알고리즘을 적용하였다. 또한 수위-유량 관계 곡선식은 단면 등의 영향으로 인해 구간에 따라 각각 다르게 구축되어져야 하므로 이를 보다 객관적으로 판단하고 분리 위치를 정확히 추정하기 위하여 Heaviside 함수를 의사우도함수에 포함시켜 결과를 추정하도록 하였으며, 2개의 구간을 가지는 유량자료를 이용하여 제시된 방법의 합리성을 통계적으로 실험하였다. 이와 같이 통계적 실험을 통해 제시된 방법들이 기존 방법과 비교하여 가질 수 있는 장점을 파악하였으며, 제시된 방법들을 금강유역 5개 지점에서 대해 수행하여 효율성을 검증하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.23 no.3
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• pp.457-465
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• 2012

The purpose of this study is to analyze the association between indicators and to find statistical models based on important indicators at 'College Notifier' in Korea Council for University Education. First, Pearson correlation coefficients are used to find statistically significant correlations. By variable selection method, the important indicators are selected and their coefficients are estimated. As variable selection method, backward and stepwise methods are employed.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.29 no.3
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• pp.471-485
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• 2016

Least squares (LS) regression is a classic method for regression that is optimal under assumptions of regression and usual observations. However, the presence of unusual data in the LS method leads to seriously distorted estimates. Therefore, various robust estimation methods are proposed to circumvent the limitations of traditional LS regression. Among these, there are M-estimators based on maximum likelihood estimation (MLE), L-estimators based on linear combinations of order statistics and R-estimators based on a linear combinations of the ordered residuals. In this paper, robust regression estimators with high breakdown point and/or with high efficiency are compared under several simulated situations. The paper analyses and compares distributions of estimates as well as relative efficiencies calculated from mean squared errors (MSE) in the simulation study. We conclude that MM-estimators or GR-estimators are a good choice for the real data application.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.6 no.2
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• pp.401-408
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• 1993

This paper suggests a nonparametric test for the parallelism of several regression lines against ordered alternatives. The test statistic is an extension of the Potthoff statistic. The asymptotic variance of the proposed statistic is estimated by Bootstrap method. The proposed test are compared with the Adichie's parametric and nonparametric tests.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.27 no.4
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• pp.993-1000
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• 2016

Semi-supervised learning makes it easy to use an unlabeled data in the supervised learning such as classification. Applying the semi-supervised learning on the regression analysis, we propose two methods for a better regression function estimation. The proposed methods have been assumed different marginal densities of independent variables and different smoothing parameters in unlabeled and labeled data. We shows that the overfitted pilot estimator should be used to achieve the fastest convergence rate and unlabeled data may help to improve the convergence rate with well estimated smoothing parameters. We also find the conditions of smoothing parameters to achieve optimal convergence rate.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.8 no.2
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• pp.77-86
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• 1995

For the problem of testing the parallelism of two regression lines, a robust procedure is proposed and examined. The proposed test statistic is based on the one-step GM-estimators of slope parameters proposed by Song et al. (1994b). These GM-estimators used the Least Trimmed Squares estimates as an initial values so as to obtain high breakdown point. Through a small-sample Monte Carlo simulation the empirical levels and powers of the proposed test are compared with other tests under various error distributions.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.11 no.2
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• pp.235-245
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• 2000

In this paper, we consider the Regression Quantiles Estimators in nonlinear regression models. This paper provides the sufficient conditions for strong consistency and asymptotic normality of proposed estimation and drives asymptotic relative efficiency of proposed estimatiors with least square estimation. We give some examples and results of Monte Carlo simulation to compare least square and regression quantile estimators.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.109-112
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• 2001

실세계의 움직이는 여러 이동객체들은 시공간적인 특성을 지니고 있다. 이들 객체는 실세계의 공간 즉, 점들의 집합 내에 위치해 있으며 이들을 데이터베이스로 표현 및 관리하기 위해서는 점 흑은 영역 형태로 표현하고 저장하게 된다. 이 논문에서는 샘플링되지 않은 시점에 대한 이동객체의 위치 질의시 발생할 수 있는 이동객체의 불확실성을 처리하는 데 있어서, 기존의 선형 보간법 대신 이동객체의 위치값 자체의 오차범위까지 고려하는 다항회함수(polynomial regression function)을 이용한 이동객체의 불확실한 이동위치 추정 방법을 제시하였으며, 이동객체의 이동경로를 구현하였다. 다항회귀모형을 이용할 경우 선형 보간법 보다 추정된 위치간에 대한 오차를 줄일 수 있으며, 이동객체의 과거 및 미래 위치값을 사용자에게 반환해 줄 수 있는 장점을 가진다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.3 no.1
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• pp.39-49
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• 1996

비모수적 커널 회귀함수 추정법에서 평활량(bandwidth of smoothing parameter)의 선택은 아주 중요한 문제이다. 교차타당성(cross-validation) 방법에 의한 평활량은 최적평활량으로의 상대적 수렴속도(relative convergence rate)가 $n^{-1/10}$로 상당히 느리다는 것을 알고 있다. 본 연구는 삽입방법(plug-in method)에 의해 선택된 평활량의 상대적 수렴속도가 교차타당성 방법보다 더 빠른 $n^{-2/7}$이 됨을 보였다. 그리고 모의실험을 통하여 소 표본에서도 삽입방법이 교차타당성 방법보다 우수함을 입증하였다.