• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권4호
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• pp.825-833
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• 2013

온실가스 인벤토리 불확도 산정을 위해서는 인벤토리의 신뢰구간 추정이 필수적이다. 일반적으로 모수에 대한 신뢰구간 추정시에는 모집단이 정규분포를 따른다고 가정한다. 그러나 자료의 구조가 복잡해짐에 따라 정규분포가 아닌 비대칭형 자료, 즉 양의 왜도를 갖는 자료의 경우 기존의 정규분포를 가정한 신뢰구간 추정 방식은 적합하지 않다. 본 연구에서는 비대칭형 분포인 지수분포의 신뢰구간추정 방법으로 모수적인 방법과 비모수적인 방법에 대해 각각 비교분석하였다. 모의실험을 통한 신뢰구간 추정 결과를 바탕으로 범위확률, 신뢰구간 길이, 상대적 편의를 비교한 결과 모수적 방법 중에서 예상했던 대로 정확한 방법인 카이제곱방법이 신뢰계수와 유사한 범위확률을 보이고 상대적 편의도 작아 모수적 방법 중에서 신뢰구간 추정에 가장 적합한 것으로 나타났다. 마찬가지로 비모수적 방법 중에서는 표준화된 t-붓스트랩 방법이 가장 적합한 것으로 나타났다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제25권4호
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• pp.191-199
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• 2013

부산항 신항에서 측정한 14년 동안의 파랑자료를 이용하여 재현기간에 따른 설계파고와 신뢰구간을 추정 분석하였다. 극치분석에 사용한 함수는 Gumbel 함수와 Weibull 함수, Kernel 함수이며, 각각의 방법으로 추정한 설계파고의 신뢰구간을 Monte-Carlo 모의기법 중의 하나인 Bootstrap 방법으로 추정하였다. 설계파고의 추정 신뢰구간을 분석한 결과, 약 ${\pm}$10% 수준의 신뢰구간을 만족하기 위해서는 150년 이상의 자료가 필요한 것으로 파악되었다. 그리고 실질적으로 가능한 자료의 개수를 25~50개 정도(25~50년 동안의 추정자료)로 간주하는 경우, Type I 분포함수의 경우 허용오차가 ${\pm}$16~22% 정도이며, Type III 분포함수의 경우, ${\pm}$18~24% 정도로 파악되었다. 한편 비모수적 방법에 해당하는 Kernel 분포함수를 이용한 방법은 Type I과 III을 사용한 것에 비해 신뢰구간은 40% 이하 수준으로 우수한 결과를 보이는 반면, 설계파고는 1.2~1.6 m 정도 낮게 추정하는 결과를 보여주고 있다.

• 대한산업공학회지
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• 제36권1호
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• pp.1-6
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• 2010

The Analytic Hierarchy Process (AHP) has been applied widely in various decision making fields. One of advantages of the AHP is the consistency test. However, it has several problems such as the limit of its concept, the limit of 9 scales and stern criteria, contradictory pairwise comparison. In this paper, we propose new criteria for the consistency with more realistic and ideal conditions. To derive the criteria, we conduct the simulation and use the bootstrap method, which is one of resampling techniques in the simulation area.

• 응용통계연구
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• 제16권2호
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• pp.407-426
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• 2003

본 연구에서는 범주형 반복측정자료의 일반화추정방정식(GEE)모형에서 결측이 발생할 경우 결측값 대체(imputation)방법들에 대한 성능을 비교하고자 한다. 설명변수 X가 부분적으로 결측을 갖는 경우 GEE추정량을 계산할 수 없다. 본 논문에서는 시점에 따라 값이 변하는 설명변수에 결측이 있는 경우 GEE모형에서 결측값을 추정하는 7가지의 대체방법을 다루며, 실제자료와 모의실험을 통하여 대체방법별 GEE추정량의 성질을 연구한다. 대체방법별 GEE추정량의 성능을 비교하기 위해 우리는 반응변수가 범주형인 반복측정모형에서 완전자료의 GEE추정량과 완전자료에서 결측을 생성하여 결측값에 각 대체방법을 적용하여 대체한 후 구한 GEE추정량을 비교한다. 대체방법으로는 (1) 단순삭제 (2) 표본 평균대체 (3) 행 평균대체 (4) 횡 시점 회귀대체 (5) 이월대체 (6) 베이지안 붓스트랩 (7) 근사적 베이지안 붓스트랩에 대해서 살펴본다. 결측과정(missing mechanism)은 무시할 수 있는 무응답(ignorable nonresponse)을 가정하며, 결측 발생에 대해서는 원자료의 시점 무응답 패턴(wave nonresponse pattern)을 고려하여 발생시키거나 또는 시점 무응답 패턴을 고려하지 않고 단순임의추출로 결측을 발생시키는 방법을 각각 고려한다.

• 대한산업공학회지
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• 제38권3호
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• pp.191-197
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• 2012

One-class classification (OCC) is one of the recent growing areas in data mining and pattern recognition. In the present study we examine a k-nearest neighbors data description (kNNDD) algorithm, one of the OCC algorithms widely used. In particular, we propose to use nonparametric estimation methods to determine the threshold of the kNNDD algorithm. A simulation study has been conducted to explore the characteristics of the proposed approach and compare it with the existing approach that determines the threshold. The results demonstrate the usefulness and flexibility of the proposed approach.

• 품질경영학회지
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• 제38권1호
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• pp.96-100
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• 2010

The shelf-life of pharmaceutical products is the time that the average product characteristic remains within an approved specification after manufacture. Since the true shelf-life of a drug product is typically unknown, it has to be estimated based on assay results of the drug characteristic from a stability study usually conducted during the process of drug development. The nonparametric statistical methods of assessing the shelf-life of drug are considered with the current FDA regulations. Some simulation studies of nonparametric methods are also presented with the discussion.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제8권2호
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• pp.361-370
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• 2001

Testing equality of covariance matrix of k populations has long been an interesting issue in statistical inference. To overcome the sparseness of data points in a high-dimensional space and deal with the general cases, we suggest several projection pursuit type statistics. Some results on the limiting distributions of the statistics are obtained. some properties of Bootstrap approximation are investigated. Furthermore, for computational reasons an approximation which is based on Number theoretic method for the statistics is adopted. Several simulation experiments are performed.

• 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.

• 한국품질경영학회:학술대회논문집
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• 한국품질경영학회 2006년도 추계 학술대회
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• pp.199-204
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• 2006

ANOVA is widely used for measurement system analysis. It assumes that the measurement error is normally distributed, which may not be seen in some industrial cases. In this study, the estimates of the measurement system variability and PTR (precision-to-tolerance ratio) are obtained by using weighted standard deviation for the case where the measurement error is non-normally distributed. The Standard Bootstrap method is used for estimating confidence intervals of measurement system variability and PTR. The point and confidence interval estimates for the cases with normally distributed measurement error are compared to those with non-normally distributed measurement errors through computer simulation.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제13권3호
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• pp.503-512
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• 2006

In this paper, the Inverse Weibull distribution parameters have been estimated using a new estimation technique based on the non-parametric kernel density function that introduced as an alternative and reliable technique for estimation in life testing models. This technique will require bootstrapping from a set of sample observations for constructing the density functions of pivotal quantities and thus the confidence intervals for the distribution parameters. The performances of this technique have been studied comparing to the conditional inference on the basis of the mean lengths and the covering percentage of the confidence intervals, via Monte Carlo simulations. The simulation results indicated the robustness of the proposed method that yield reasonably accurate inferences even with fewer bootstrap replications and it is easy to be used than the conditional approach. Finally, a numerical example is given to illustrate the densities and the inferential methods developed in this paper.