In regression model, we estimate the unknown parameters by using various methods. There are the least squares method which is the most general, the least absolute deviation method, the regression quantile method and the asymmetric least squares method. In this paper, we will compare each others with two cases: firstly the theoretical comparison in the asymptotic sense and then the practical comparison using Monte Carlo simulation for a small sample size.
In regression model we estimate the unknown parameters using various methods. There are the least squares method which is the most general, the least absolute deviation, the regression quantile and the asymmetric least squares method. In this paper, we will compare each others with two case: to begin with the theoretical comparison in the asymptotic sense, and then the practical comparison using Monte Carlo simulation for a small sample size.
본 논문에서는 밀도 데이터로부터 다양한 벡터장 패턴을 시각화하는 새로운 방법을 제안한다. 이를 위해 물리 기반 시뮬레이션과 기하학적 처리에서 사용되는 이동최소제곱(Moving least squares, MLS)을 이용한다. 하지만 일반적인 MLS는 벡터기반의 제약조건을 통해 고차 보간되기 때문에 밀도의 특성을 고려하지 못한다. 본 논문에서는 입력 데이터에 내포되어 있는 밀도의 특성을 효율적으로 고려하기 위해 몬테카를로 기반의 가중치를 MLS에 통합하여 다양한 형태의 백터장을 표현할 수 있도록 알고리즘을 설계한다. 결과적으로 일반적인 MLS와 발산제약 기반의 MLS 같은 기존 기법으로는 표현하기 힘든 디테일한 벡터장을 실험을 통해 보여준다.
개선된 몬테칼로 코드 CEARPPU는 고계수율 상황에서의 펄스 중첩 보정 스펙트럼을 제공한다. 중성자 방사화 분석을 위하여 CEARPPU를 이용하여 보정된 스펙트럼으로 라이브러리 최소자승 동위원소 방사능 분석을 수행하여 보정하지 않은 스펙트럼을 이용하는 방법보다 우수한 결과를 얻었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제10권1호
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pp.193-198
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1999
The estimation of parameters in regression models with multiplicative errors is usually based on the gamma or log-normal likelihoods. Under reciprocal misspecification, we compare the small sample efficiencies of two sets of estimators via a Monte Carlo study. We further consider the case where the errors are a random sample from a Weibull distribution. We compute the asymptotic relative efficiency of quasi-likelihood estimators on the original scale to least squares estimators on the log-transformed scale and perform a Monte Carlo study to compare the small sample performances of quasi-likelihood and least squares estimators.
Geoloaction이란 다수의 위성을 이용하여 지구상에 존재하는 송신기의 위치를 결정하는 문제이다. 본 논문에서는 한 기의 정지제도 위성과 한 기의 저궤도 위성을 이용하여 위성에 수신된 신호를 처리하여 얻은 도래 시간차(time difference of arrival or TDOA) 측정치로부터 정적인 송신기의 위치를 추정하는 문제를 다룬다. 위성들의 부정확한 위치 정보와 잡음이 더해진 도래 시간차 측정치를 이용한 geolocation 문제의 경우, 정확한 위치 추정치를 얻기 위하여 total least squares (TLS) 알고리즘으로 접근한다. Monte-Carlo 실험을 통해 기존의 least squares (LS) 방법과 비교함으로써 제안한 TLS 알고리즘의 성능을 검증하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제13권2호
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pp.271-284
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2002
In this paper we consider the robust inference for the parameter of linear regression model based on weighted least squares. First we consider the sequential test of multiple outliers. Next we suggest the way to assign a weight to each observation $(x_i,\;y_i)$ and recommend the robust inference for linear model. Finally, to check the performance of confidence interval for the slope using proposed method, we conducted a Monte Carlo simulation and presented some numerical results and examples.
In this paper, we consider the asymptotic properties of asymmetric least squares estimators for nonlinear regression models. This paper provides sufficient conditions for strong consistency and asymptotic normality of the proposed estimators and derives asymptotic relative efficiency of the pro-posed estimators to the regression quantile estimators. We give some examples and results of a Monte Carlo simulation to compare the asymmetric least squares estimators with the regression quantile estimators.
수질모델은 수계내 오염물질의 총량관리를 위한 오염물질관리 목표량 및 허용총량 파악, 그리고 삭감계획의 효과분석 등에 효율적으로 사용할 수 있다. 그러나 선정 또는 개발된 모델의 재현성 제고를 위하여 매개변수의 최적화작업이 필요하다. 본 연구에서는 하천수질관리에 가장 광범위하게 사용되고 있는 미국 EPA에서 개발한 QUAL2E 모델의 반응계수 보정을 위하여 최소자승법을 적용하였으며, 계수가 취할 수 있는 범위를 제약조건으로 갖는 최적화모델을 구축하여 해를 구하였다. 최적화모델의 목적함수 해는 Microsoft Excel의 해 찾기 기능을 사용하여 구하였으며 수질항목에 대한 매개변수의 영향정도를 파악하기 위하여 Monte Carlo 모의를 실시하였다. 이 방법을 안양천 유역에 적용하여 본 결과 빠른 시간 안에 주관성이 배제된 매개변수 값을 확정할 수 있었다.
An accurate determination of wind speed distribution is the basis for an evaluation of the wind energy potential required to design a wind turbine, so it is important to estimate unknown parameters of wind speed distribution. In this paper, Gumbel distribution is used in modelling wind speed data, and alternative robust estimation methods to estimate its parameters are considered. The methodologies used to obtain the estimators of the parameters are least absolute deviation, weighted least absolute deviation, median/MAD and least median of squares. The performances of the estimators are compared with traditional estimation methods (i.e., maximum likelihood and least squares) according to bias, mean square deviation and total mean square deviation criteria using a Monte-Carlo simulation study for the data with and without outliers. The simulation results show that least median of squares and median/MAD estimators are more efficient than others for data with outliers in many cases. However, median/MAD estimator is not consistent for location parameter of Gumbel distribution in all cases. In real data application, it is firstly demonstrated that Gumbel distribution fits the daily mean wind speed data well and is also better one to model the data than Weibull distribution with respect to the root mean square error and coefficient of determination criteria. Next, the wind data modified by outliers is analysed to show the performance of the proposed estimators by using numerical and graphical methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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