• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제17권4호
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• pp.515-525
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• 2010

본 논문에서는 패널회귀모형에서 회귀계수의 일반최소제곱추정량과 가중최소제곱추정량의 설계기반 성질을 살펴보았다. 복합표본이 주어진 경우에 두 추정량의 설계편향을 구하여 가중최소제곱추정량의 설계편향의 크기가 더 작음을 보였다. 또한 한국복지패널 데이터를 대상으로 모의실험을 실시하여 다음의 결과를 얻었다. 첫째, 일반최소제곱추정치의 상대편향이 가중최소제곱추정치의 상대편향보다 약 2배 정도 크게 나타났고 일반최소제곱추정치의 편향비가 더 크게 나타났다. 그리고 표본수가 증가하면 일반최소제곱 추정치의 상대편향은 완만하게 줄어든 반면 가중최소제곱추정치의 상대편향은 급속도로 줄어들었다. 둘째, 표본수가 증가하면 일반초소제곱추정치와 가중최소제곱추정치의 분산과 평균제곱오차는 모두 줄어들였다. 그러나 평균제곱오차에서 차지하는 편향제곱의 비율은 표본수가 증가할 때 일반최소제곱추정치에서는 증가하는 반면 가중최소제곱추정치에서는 감소하는 경향이 나타났다. 마지막으로 거의 모든 경우에 일반최소제곱추정치의 분산이 가중최소제곱추정치의 분산보다 작게 나타났다. 그리고 많은 경우에 일반최소제곱추정치의 평균제곱오차가 가중최소제곱추정치의 평균제곱오차보다 작게 나타났다. 그러나 표본수가 증가할수록 일반최소제곱추정치의 평균제곱오차가 가중최소제곱추정치의 평균제곱오차보다 커지는 경우가 늘어났다.

• 응용통계연구
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• 제29권6호
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• pp.1147-1154
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• 2016

본 연구에서는 다중 변화점 탐색과 관련하여 최근 많은 관심을 받고 있는 ${\ell}_0$-벌점 최소제곱법과 fused-라쏘-회귀(fused lasso regression; FLR)방법을 모의 실험을 통하여 비교하였다. 모의 실험의 결과로 FLR방법은 비-변화점을 변화점으로 잘못 탐색하는 경향이 ${\ell}_0$-벌점 최소제곱법과 비교할 때 상대적으로 높게 나타났으며 ${\ell}_0$-벌점 최소제곱법이 전반적으로 FLR방법에 비하여 좋은 성능을 보였다. 더불어 ${\ell}_0$-벌점 최소제곱법은 동적프로그래밍을 통하여 FLR 방법과 유사하게 효율적인 계산이 가능하다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.426-433
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• 2016

본 논문은 한국의 중소기업을 대상으로 기업가정신 및 기업의 사회적 책임(Corporate Social Responsibility: CSR)과 기업의 경영성과와의 관계를 규명할 목적으로 진행되었다. 일반적으로 사용하는 최소자승법(Ordinary least Square) 및 분위회귀 분석(Conditional Quantile Regression)을 사용하여 전국에 있는 중소기업을 대상으로 표본 300개를 분석하였다. 첫째, 기업가정신 변수는 전반적으로 경영성과에 정(+)의 영향을 미치고 있으며, 분위마다 그 영향이 달랐다. 둘째, 중소기업의 CSR변수 또한 경영성과에 전반적으로 정(+)의 영향을 주는 것으로 분석되었다. 이러한 분석결과 시사점은 다음과 같다. 첫째, 리더쉽에 범주에 있는 기업가정신의 혁신성, 위험감수성, 진취성이 중소기업에서도 실무적으로 매우 필요한 부분으로 인지되었다. 둘째, 이전 선행연구에서 CSR은 대부분 대기업중심으로 기업의 이미지 및 대외적인 부분으로 인지되었으며, 실질적인 경영성과에서 효과는 미미할 것이라고 보았으나 중소기업의 성장에 필요한 성장 동력으로 향후 더욱 더 확장적인 연구가 필요할 것으로 보인다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제10권2호
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• pp.257-266
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• 2003

Distribution-free estimation methods are proposed for slope, $\beta$ in the simple linear regression model. In this paper, we suggest the point estimators using the sequential slope based on sign test and Wilcoxon signed rank test. Also confidence intervals are presented for each estimation methods. Monte Carlo simulation study is carried out to compare the efficiency of these methods with least square method and Theil´s method. Some properties for the proposed methods are discussed.

• 대한원격탐사학회지
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• 제6권2호
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• pp.153-164
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• 1990

A statistical correlation between cloud thickness and brightness is shown by regression analysis using the least-square method. Cloud thicknesses are obtained from radiosonde observation. Brightness values are obtained from GMS visible channel. Regression analyses are preformed on both thickness data used in conjunction with brightness data for summer season. The results are shown by the regression curve relating thickness and brightness accounting for 79% of variance. And the relationship between thickness and precipitable water in the cloud layers is analyzed. The thickness shows a positive correlation with precipitable water in cloudy layers.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제9권3호
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• pp.877-887
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• 2002

In this paper, behaviors and properties of p-values for goodness-of-fit test are investigated. With some findings on the p-values, we consider some applications to determine sample size of a survey research using the regression equation based on a pilot study data. Regression equations are obtained by the well-known least squared method, and we find that regression lines could be formulated with only two data points, alternatively. For further studies, this works might be extended to t distributions for testing hypotheses about population mean in order to determine sample size of a prospective study. Also similar arguments could be explored for F test statistics.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제23권2호
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• pp.105-117
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• 2016

In the paper, as a sequence of the first tutorial, we discuss sufficient dimension reduction methodologies used to estimate central subspace (sliced inverse regression, sliced average variance estimation), central mean subspace (ordinary least square, principal Hessian direction, iterative Hessian transformation), and central $k^{th}$-moment subspace (covariance method). Large-sample tests to determine the structural dimensions of the three target subspaces are well derived in most of the methodologies; however, a permutation test (which does not require large-sample distributions) is introduced. The test can be applied to the methodologies discussed in the paper. Theoretical relationships among the sufficient dimension reduction methodologies are also investigated and real data analysis is presented for illustration purposes. A seeded dimension reduction approach is then introduced for the methodologies to apply to large p small n regressions.

• 대한공간정보학회지
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• 제20권3호
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• pp.57-63
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• 2012

정규최소자승법(OLS : Ordinary Least Square)은 장수인구의 지역적 분포와 적용된 환경변수들의 관계가 공간상에서 동일하다고 가정한다. 따라서 장수현상이나 그와 관련된 변수의 공간적 특성을 충분히 설명할 수 없다. 지리가중 회귀분석(GWR : Geographically Weighted Regression)모형은 지리적 가중 함수를 통해 인접지역들의 공간적 유사성을 대변할 수 있다. 또한 환경특성에 따른 장수인구분포의 공간적 변이를 국지적으로 설명할 수 있는 특징이 있다. 이러한 관점에서 본 논문은 기존의 연구에서 제시된 장수의 환경생태학적 요인들에 대해 보통 최소자승법과 GWR모델간의 비교분석을 수행하였다. 연구결과 GWR모형이 OLS모형보다 높은 모형 부합도를 가지고 특정 환경 변수가 가지는 효과에 대한 공간적 변동성을 설명할 수 있는 것으로 나타났다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.394-394
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• 2000

This Paper proposes a new nonlinear partial least square method that extends the linear PLS. Proposed nonlinear PLS uses self-organizing feature map as PLS outer relation and multilayer neural network as PLS inner regression method.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제2권2호
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• pp.129-134
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• 1995

The ordinary least square estimator of the disturbance variance in the pooled cross-sectional and time series regression model is shown to be asymptotically unbiased without any restrictions on the regressor matrix when the disturbances follow an equicorrelated error component models.