Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권4호
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pp.723-730
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2009
시계열의 결측값은 미지의 모수로 취급될 수 있으며 최대우도방법 또는 확률변수방법에 의해 추정할 수 있으며 또한 주어진 자료 하에서 미지의 값에 대한 조건부기대치로 예측할 수 있다. 이 연구의 주된 목적은 불완전한 자료에 대해 ARMA 모형을 적용하여 두 가지 추정방법인 최대우도추정방법과 확률변수방법을 이용해 결측값을 대체하는 방법을 비교하는데 있다. 사례분석을 위해 한국질병관리본부에서 전산보고 하고 있는 전염병 자료 중에서 2001${\sim}$2006년 동안의 월별 Mumps 자료를 이용하여 앞의 두 가지 추정방법을 예측오차제곱합(SSF)을 구하여 비교한다.
간헐적인 패널 시계열 자료의 개념과 구조를 소개하고, 간헐적인 패널 시계열 자료의 모형으로 간헐적인 패널 1차 자기회귀 모형을 고려하였다. 간헐적인 패널 1차 자기회귀 모형의 동질성 검정을 위하여 Wald 검정통계량을 제안하고, 그 극한분포를 제시하였다. 또한 동질성이 만족되는 경우 시점 별 평균을 이용하여 종합한 자료로 모형을 적합하였다. 이 모형의 동질성 검정 통계량의 극한분포가 $^x2$분포에 잘 따르는지를 알아보기 위해 모의실험을 실시하고, 실제 자료 분석으로 지역별 월별 Mumps 자료에 간헐적인 패널 1차 자기회귀 모형을 적합하여 동질성 검정을 수행한 결과 동질성을 만족하였다. 동질성이 만족된 지역별 월별 Mumps 자료를 시점 별 평균을 이용하여 종합하고 1차 자기회귀 모형으로 적합하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제17권2호
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pp.263-273
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2010
시계열의 결측값은 미지의 모수 또는 확률변수로 취급할 수 있으며 이에 따른 최대가능도방법과 확률변수방법에 의해 결측치를 추정할수 있으며 또한 주어진 자료 하에서 미지의 값에 대한 조건부기대치로 예측할수 있다. 이 연구의 주된 목적은 불완전한 자료에 대해 기존에는 ARMA모형만을 고려하였는데 이를 확장하여 공간시계열모형인 STAR모형에 적용하여 두 가지 추정방법을 이용해 결측값의 추정 정밀도를 비교하는데 있다. 사례분석을 위해 한국질병관리본부에서 전산보고 하고 있는 전염병 자료 중에서 2001~2009년 동안의 월별 Mumps 자료를 이용하여 두 가지 추정방법의 추정 정밀도와 예측정확도를 비교하였다.
패널 시계열자료 분석에서 모수축약의 원칙에 충실하기 위해서 동질성 검정을 수행한다. 본 논문에서는 독립적인 중선형 시계열 패널 자료의 동질성 검정을 수행하기 위하여 먼저 중선형 시계열 모형의 정상성 조건을 구하고 최우추정량과 동질성 검정통계량과 극한 분포를 이끌어내며, 실증분석으로 우리나라 8도의 Mumps 패널자료를 이용해 8개 지역의 발병 추이에 대한 동질성 검정을 수행한다.
비선형 모형인 확률계수 자기회귀 모형의 모수를 추정하기 위해 전체 데이터를 부표본으로 나누어 확률계수 ${\phi}(t)$가 초기값, ${\phi}(0)$를 갖는 특별한 경우를 제안하고 추정하였다. 모의 실험으로 부표본으로 나누어 확률계수 자기회귀 모형을 추정하는 더 바람직함을 확인하였다. 실증분석에서는 한국 Mumps 자료를 선형 모형인 자기회귀 모형과 확률 계수 자기회귀 모형에 각각 적합시켜 모수를 추정하고, PRESS 값을 비교하여 확률계수 자기회귀 모형의 예측이 더 우수함을 보였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권1호
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pp.31-40
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2009
공간시계열모형은 공간의 위치와 시간의 흐름에 따라 동시에 관측되는 분야인 기상, 지질, 천문, 생태, 역학 등에서 넓이 사용되고 있는 매우 복잡한 모형이다. 본 논문은 공간시계열모형에 대한 모수 추정에 있어서 기존의 최대우도추정 방법이 가지는 컴퓨팅의 문제를 해결하기 위하여 모수에 대한 사전정보와 자료의 정보를 모두 이용하는 깁스샘플링과 같은 MCMC 방법으로 모수를 추정하고, 실제 적용사례분석으로 여러 가지 측도를 구해서 추정된 모수에 대한 수렴진단을 수행하였다.
본 논문은 공간시계열 자기회귀 이동평균(STARMA) 모형과 공간 시계열 중선형(STBL) 모형에 대해 식별, 추정, 예측 등의 통계적 절차와 특징들을 논하고, 두 모형을 비교하는데 목적이 있다. 사례 연구를 위 해 2001년부터 2006년까지 8개 지역으로부터 보고된 월별 Mumps 자료를 사용했고, 예측오차제곱합(SSF)을 활용하여 두 모형의 적합도를 비교하였다.
목 적 : 최근 가톨릭대학교 인천성모병원 소아청소년과에 볼거리로 내원하는 청소년들이 증가하여, 지역 사회의 해당 질환의 역학적 변화를 대략적으로 파악하고 급증과 연관된 요인을 추정하고자 하였다. 방 법 : 1999년 7월부터 2009년 6월까지 연구병원에 볼거리로 입원한 20세 미만의 환자66명을 대상으로 인구학적 특징과 임상양상을 후향적으로 조사하였으며, 기간별로 최근 1년 급증기(2009)와 그 이외 9년 비급증기(2000-2008)로 양분하여 비교 하였다. 결 과 : 10년 동안 볼거리 입원환자 총 66명 중 35명(53%)이 최근 1년 급증기에 입원하였다. 그 이외 9년 비급증기의 입원환자수는 31명(47%)으로 연평균 $3.1{\pm}2.8$명이었다. 급증기 환자의 대부분 MMR백신을 1회 접종(62.9%)받은, 1993년 이전 출생(77.1%)한, 15-19세 연령군(80.0%)의 청소년들이었다. 볼거리 접촉력과 환자의 거주 주소지는 비급증기와 급증기에 유의한 차이가 없었으며, 급증기에 고환염과 그 연관된 증상을 보인 환자가 많다는 것 이외, 기간별로 주 증상, 합병증 및 검사실 소견에서도 임상적으로 의미 있는 차이점은 없었다. 결 론 : 최근 1년 연구병원에 볼거리 입원환자가 급증하였고 이들 대부분은, 볼거리에 자연 노출되거나 2회 MMR접종 기회가 적었던, 1993년 이전 출생한 15세 이상 청소년들이었다. 향후 광범위한 연구자료를 토대로, 볼거리 감염에 감수성이 높은 연령층에 대한 추가접종을 고려해야 할 것이다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권1호
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pp.11-20
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2017
시간의 변화뿐만 아니라 공간 위치의 변화를 함께 고려한 자료를 공간 시계열 자료라고 한다. 공간 시계열 자기회귀 이동평균 모형과 공간 시계열 중선형 모형에 대해 소개하고 각각의 Kalman Filter 방법에 의한 모수 추정의 과정을 거쳐 최종 선택된 모형의 예측력을 비교하였다. 또한 공간 시계열 자료의 모형에 포함되는 가중행렬에 대하여 기존의 방법인 동일한 가중치와 더불어 거리에 비례한 가중치와 인구수에 비례한 가중치를 제안하였다. 실증분석을 위해 한국질병관리본부에서 수집한 유행성 이하 선염 자료를 활용하여 가중치를 달리한 공간 시계열 모형을 적합시키고 예측하였다. 예측 오차 제곱합을 활용하여 어느 모형이 가장 효과적인 모형인지 판정하였다.
Objectives : To estimate mumps incidence during the study period and to evaluate the completeness of case reporting. Methods : Capture-recapture methods, originally developed for counting wildlife animals, were used. The data sources were 1) the National Notifiable Communicable Disease Reporting System (NNCDRS; 848 cases), 2) the School Health Reporting System, temporarily administered by the Division of Education (SHRS; 1,026 cases), and 3) a survey of students (785 cases). We estimated the number of unobserved mumps cases by matching the three data sources and fitting loglinear models to the data. We then determined the estimated total number of mumps cases by adding this to the number of observed cases. Completeness was defined as the proportion of observed cases from each source to the total of estimated cases. Results : The total number of observed cases was 1,844 and the total number of estimated cases was 1,935 (95%, CI: $1,878\sim2,070$). The overall completeness was 43.8% of the NNCDRS, 53.0% of the SHRS, and 40.6% of the survey. However, completeness varied by area and age. Conclusion : Although the completeness of NNCDRS data appeared higher than in the past, it is difficult to generalize this result In Korea, it is possible to estimate the size of health hazards relatively cheaply and quickly, by applying capture-recapture methods to various data using a multiple data collection system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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