• 대한산업공학회지
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• 제23권4호
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• pp.755-767
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• 1997

Analyzing autocorrelated data set is still an open problem. Developing on easy and efficient method for severe positive correlated data set, which is common in simulation output, is vital for the simulation society. Bootstrap is on easy and powerful tool for constructing non-parametric inferential procedures in modern statistical data analysis. Conventional bootstrap algorithm requires iid assumption in the original data set. Proper choice of resampling units for generating replicates has much to do with the structure of the original data set, iid data or autocorrelated. In this paper, a new bootstrap resampling scheme is proposed to analyze the autocorrelated data set : the Threshold Bootstrap. A thorough literature search of bootstrap method focusing on the case of autocorrelated data set is also provided. Theoretical foundations of Threshold Bootstrap is studied and compared with other leading bootstrap sampling techniques for autocorrelated data sets. The performance of TB is reported using M/M/1 queueing model, else the comparison of other resampling techniques of ARMA data set is also reported.

• 산업경영시스템학회지
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• 제25권2호
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• pp.50-56
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• 2002

In this study, we establish bootstrap control limits for EWMA chart by applying the bootstrap method, called resampling, which could not demand assumptions about pre-distribution when the process is skewed and/or the normality assumption is doubt. The results obtained in this study are summarized as follows : bootstrap EWMA control chart is developed for applying bootstrap method to EWMA chart, which is more sensitive to small shifts of process. With the purpose of eliminating a skewness of the resampling distribution, the bootstrap control limits are established by using a modified residual, and its performance is analyzed by ARL. It is shown that the bootstrap EWMA control chart developed in this study includes the properties of standard EWMA control chart that is sensitive to a small shift, and detects process in out of control more quickly than standard EWMA chart.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 2001년도 춘계 학술대회 논문집
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• pp.169-169
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• 2001

With the aid of fast computing power, resampling techniques are being introduced for simulation output analysis (SOA). Autocorrelation among the output from discrete-event simulation prohibit the direct application of resampling schemes (Threshold bootstrap, Binary bootstrap, Stationary bootstrap, etc) extend its usage to time-series data such as simulation output. We present a new method for inference from a regenerative process, regenerative bootstrap, that equals or exceeds the performance of classical regenerative method and approximation regeneration techniques. Regenerative bootstrap saves computation time and overcomes the problem of scarce regeneration cycles. Computational results are provided using M/M/1 model.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.31-36
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• 1992

To estimate the probability of long delay in a queuing system using discrete-event simulation is studied. We contrast the coverage, half-width, and stability of confidence intervals constructed using two methods: batch means and new resampling technique; binary bootstrap. The binary bootstrap is an extension of the conventional bootstrap that resamples runs rather than data values. Empirical comparisons using known results for the M/M/1 and D/M/10 queues show the binary bootstrap superior to batch means for this problem.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 1992년도 제2회 정기총회 및 추계학술 발표회 발표논문 초록
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• pp.13-13
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• 1992

To estimate the probability of long delay in a queuing system using discrete-event simulation studied. We contrast the coverage, half-width, and stability of confidence intervals constructed using two methods: batch means and new resampling technique; binary bootstrap. The binary bootstrap is an extension of the conventional bootstrap that resamples runs rather than data values. Empirical comparisons using known results for the M/M/1 and D/M/10 queues show the binary bootstrap superior to batch means for this problem.

• 한국수자원학회논문집
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• 제35권3호
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• pp.275-284
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• 2002

본 연구에서는 Monte-Carlo 모형, AR(1)모형, PAR(1) 모형과 같은 추계학적 모형의 잔차값을 무작위적 복원추출하여 연 및 월 하천 유출량자료를 모의발생하였다. Bootstrap이라고 불리우는 이 복원추출방법은 자료의 모집단의 가정이 필요없다는 장점이 있으며 자료로부터 직접 통계적 분포형을 추정하는 방법으로써 자료의 순위변동법을 이용한다. 본 연구에서는 이 방법을 용담지점에 적용하였으며 Bootstrap 방법으로 모의발생된 하천 유출량자료의 거동을 검토하기 하기 위해 관측 유출량과 모의 발생된 유출량의 통계치를 산정하여 비교하였다. 그 결과 기존의 방범과 Bootstrap 방법 모두 평균, 표준편차, 자기상관성은 잘 재현하였으나 왜곡도 계수의 경우 Bootstrap 방법이 더 뛰어남을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제16권3호
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• pp.665-682
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• 2005

The sample reuse bootstrap technique has been successful to attract both applied and theoretical statisticians since its origination. In recent years a good deal of attention has been focused on the applications of bootstrap methods in regression analysis. It is easier but more accurate computation methods heavily depend on high-speed computers and warrant tough mathematical justification for their validity. It is now evident that the presence of multiple unusual observations could make a great deal of damage to the inferential procedure. We suspect that bootstrap methods may not be free from this problem. We at first present few examples in favour of our suspicion and propose a new method diagnostic-before-bootstrap method for regression purpose. The usefulness of our newly proposed method is investigated through few well-known examples and a Monte Carlo simulation under a variety of error and leverage structures.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권4B호
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• pp.367-377
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• 2010

본 연구에서는 기상청 산한 56개 기상관측소의 연최대치계열 일 강우자료를 대상으로 Bootstrap기법과 SIR알고리즘을 이용하여 표본을 재추출한 후, 빈도해석을 적용하여 결과를 비교검토 하였다. SIR알고리즘은 기존에 발생되었던 극한 사상에 가중치를 두어 표본을 재추출하는 방법으로 과거에 발생한 극한사상이 기후변화에 의해서 더욱 빈발하게될 것 이라는 가정에 기초한다고 할 수 있다. 반면에 Bootstrap기법은 현재 발생한 사상에 동일한 가중치를 두어 표본을 재추출하는 방법이다. 따라서 두 방법의 차이를 계산하여 기후변화로 인한 극한강우의 빈도별 확률강우량의 변화를 산정할 수 있다. 비교결과 SIR알고리즘에 의하여 재추출된 강우를 이용하여 산정된 확률강우량의 경우, Bootstrap기법에 의해서 재추출된 강우를 이용하여 산정한 확률강우량에 비해 지점에 따라 작게는 -10%정도의 감소와 크게는 60%정도의 차이를 보임을 확인하였다.

• 한국습지학회지
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• 제20권2호
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• pp.105-115
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• 2018

수문기상자료의 빈도해석은 풍수해에 따른 대응 및 시설물의 설계기준에 있어 중요한 요소 중 하나이다. 일반적으로 수문기상자료에 대한 빈도해석의 경우 관측자료는 통계적으로 정상성을 가진다고 가정하고, 확률분포의 매개변수를 고려하는 매개변수적 방법을 적용하고 있다. 이러한, 매개변수적 빈도해석을 위해서는 신뢰성 있는 충분한 자료의 수집이 필요하지만, 강수량과 다르게 적설량의 경우 계절적 특성과 함께 최근에는 기후변화로 인한 적설량 관측일수 및 평균 최심신적설량이 감소하기 때문에 부족한 자료에 대한 문제점을 보완할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 매개변수 빈도해석 방법과 부족한 자료의 문제점을 보완할 수 있는 표본 재추출 기법인 Bootstrap방법과 SIR(Sampling Importance Resampling)알고리즘을 적용하여 적설량의 빈도해석을 실시하였다. 58개 기상관측소에 대해 재추출된 일 최대 최심신적설량 자료를 이용한 비매개변수적 빈도해석을 통해 확률적설량을 산정하고 이를 비교 분석하였다. 빈도별 확률적설량의 증감률을 검토한 결과 매개변수적 빈도해석과 비매개변수적 빈도해석에서 증감률을 나타내는 지점들이 대부분 일치하는 것으로 나타났다. 확률적설량은 관측 자료와 Bootstrap방법에서 -19.2%~3.9%, Bootstrap방법과 SIR알고리즘에서 -7.7%~137.8% 정도의 차이를 보였다. 표본 재추출 기법은 관측표본이 적은 적설량의 빈도해석 및 불확실성 범위의 제시가 가능함을 확인할 수 있었고, 이는 여름철 태풍과 같이 계절적 특성을 지닌 다른 자연재난의 해석에도 적용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국신뢰성학회지:신뢰성응용연구
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• 제1권1호
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• pp.55-63
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• 2001

In this paper, we utilize the asymptotic variance of $C_{pk}$ to propose a two-sided confidence interval based on percentile-t bootstrap method. This confidence interval is compared with the ones based on the standard and percentile bootstrap methods. Simulation results show that percentile-t bootstrap method is preferred to other methods for constructing the confidence interval.l.