• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2003년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.269-273
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• 2003

We consider an efficient parametric estimation method of spatial dependence in weak stationary processes. Spatial dependence is modeled through variogram and correlogram. Most of parametric estimation methods of correlogram use two step method; nonparametric estimation and parametric integration. We bind these two steps into one step by using GEE method instead of least squares type optimization. Our one step method is more efficient statistically and gives a clear interpretation of related concepts used in traditional two step methods.

• 대한산업공학회지
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• 제28권4호
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• pp.368-378
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• 2002

As more companies are equipped with data aquisition systems for their products, huge amount of field warranty data has been accumulated. We focus on the case when the field data for a given product comprise with the number of sales and the number of the first failures for each period. The number of censored items and their ages are assumed to be given. This type of data are incomplete in the sense that the age of a failed item is unknown. We construct a model for this type of data and propose an algorithm for nonparametric maximum likelihood estimation of the product reliability. Unlike the nonhomogeneous Poisson process(NHPP) model, our method can handle the data with censored items as well as those with small population. A few examples are investigated to characterize our model, and a real field warranty data set is analyzed by the method.

• 대한안전경영과학회지
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• 제9권2호
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• pp.161-169
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• 2007

This paper presents three methods for expression of reliability measures for large and small data. First method is to express parametric estimation of cardinal reliability measure data for large sample, which requires numerous sample. Second is to obtain nonparametric distribution classification of ordinal reliability measure data for small sample. However it is difficult for field user to understand this method. Last method is to acquire parametric estimation of ordinal reliability measure data for small data. Because this method requires small sample and is comprehensive, we recommend this one among the proposed methods. Various reliability rank measures are presented.

• 노동경제논집
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• 제36권2호
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• pp.37-65
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• 2013

본 연구는 임금함수의 비모수적 추정을 통해 근속급 및 경력급의 근로자집단별 특징을 비교해 보고, 2000년대 후반의 변화를 분석하였다. 근속 프리미엄이 가장 높은 집단은 대기업 고졸 숙련직으로 나타났으며, 비정규직, 영세업체 근로자는 근속급과 경력급이 미미하였다. 노조 유무는 근속급과 경력급에 큰 영향을 미치지 않았다. 또한 대기업 중심으로 경력에 대한 보상이 전반적으로 강화되었다. 한편, 비모수 모형설절 검정 결과 Mincer 임금함수의 설정 오류로 인한 편의는 근속 30년차 근속급 추정치의 경우 -25~29%, 경력급 추정치는 -42~6%였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제37권6호
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• pp.372-372
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• 2000

이 논문에서는 직접수열 부호분할 다중접속 계통에서 의사잡음 부호를 획득하는데 알맞은 비모수 방식을 제안한다. 이 방식에서는 매개변수를 쓰지 않기 때문에 시간에 따라 바뀌는 간섭의 분산을 추정하는 과정 없이 검파기의 문턱값을 결정할 수 있다. 이제까지의 검파기와 제안한 검파기의 성능을 수식 결과와 모의 실험 결과로 견주어보았다. 이 결과로부터 간섭의 분산을 정확히 추정할 수 없을 때에는, 제안한 검파기를 쓰는 직접수열 부호분할 다중접속 계통의 성능이 이제까지의 검파기를 쓸 때보다 좋음을 보였다.

• 응용통계연구
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• 제27권6호
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• pp.867-889
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• 2014

비모수 베이지안 통계 모형은 그 유연성과 계산의 편리성으로 인해 최근 다양한 분야에서 응용되고 있는데, 본 논문에서는 생물/의학/보건 연구에서 사용되는 비모수 베이지안 통계 모형에 대해서 개괄하였다. 본 논문에서는 비모수 베이지안 통계 모델링에서 핵심적으로 사용되는 확률모형들을 소개하고, 다양한 예제들을 통하여 그 모형들이 어떻게 사용되는지 이해를 돕도록 하였다. 특별히, 논의된 예제들은 모수적 통계 모형으로 고찰하기에는 한계가 있는 연구가설들을 포함하고 있어 모수적 모형의 한계점을 지적하고 비모수적 베이지안 모형의 필요성을 강조하는 것들로 정하였다. 크게 확률밀도함수 추정, 군집분석, 임의효과 분포의 추정, 그리고 회귀분석의 4가지 주제로 분류하여 살펴보았다.

• 응용통계연구
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• 제29권5호
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• pp.807-822
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• 2016

LN-GPD 합성 분포는 몸통부분은 로그-정규분포를 두터운 꼬리에 대해서는 GPD분포를 따르도록 합성한 분포로 두터운 몸통과 꼬리를 동시에 가지는 자료를 절삭없이 효율적으로 다룰 수 있는 분포이다. 하지만 임계점을 포함하고 있기에 최대우도추정량은 매우 불안정함이 잘 알려져 있어 본 논문이서는 이를 극복하기 위해서 임계점을 먼저 추정하고 나머지 모수들에 대해서 따로 추정하는 2단계 추정 방법들에 대해서 살펴보고 그 성능을 비교해 보았다. 그 결과 동시 추정하는 최대우도추정량의 경우 불안정한 추정이 GPD 분포의 꼬리 지수에서 두드러 졌으며 임계점에 대해서는 비교적 잘 추정함을 알 수 있었다. 이와 반대로 여러 비모수적인 방법들은 꼬리 지수는 만족스럽게 잘 추정하였으나 임계점의 경우 편의가 있음을 관찰할 수 있었다. 실증자료 분석을 위해 2단계 추정법을 이스라엘 은행의 콜센터에서 수집한 서비스 시간에 대한 자료에 적합해 보았으며 그 결과 LN-GPD 합성 분포를 사용하는 것이 로그-정규분포 혹은 GPD 분포 단독으로 사용하는 것보다 자료의 손실도 없이 더 좋은 적합도를 보임을 알 수 있었다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2005년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.199-206
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• 2005

• 한국원자력학회:학술대회논문집
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• 한국원자력학회 2001년도 추계학술발표회요약집
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• pp.199-199
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• 2001

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제18권3호
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• pp.295-300
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• 2011

The Bayesian nonparametric estimation of two uniformly stochastically ordered distributions is studied. We propose a restricted Dirichlet Process. Among many types of restriction we consider only uniformly stochastic ordering in this paper since the computation of integrals is relatively easy. An explicit expression of the posterior distribution is given. When square loss function is used the posterior distribution can be obtained by easy integration using some computer program such as Mathematica.