Communications for Statistical Applications and Methods
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제17권6호
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pp.791-801
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2010
마이크로데이터 제공시 발생될 수 있는 노출(disclosure)과 노출위험을 나타내는데 사용되는 측도인 유일성(uniqueness) 그리고 모집단 유일성의 개수를 추정하기 위한 초모집단 모형으로 Multinomial-Dirichlet 모형, Takemura의 Poisson-Gamma 모형, Modified Multinomial-Dirichlet 모형, Bethlehem의 Poisson-Gamma 모형을 다룬다. 이 4개의 모형에 대해 마이크로데이터 제공에 따른 임계모집단 크기(critical population size)를 결정한다.
감마 일반화 선형모형은 포아송 분포 또는 이항 분포에 기반한 일반화 선형모형에 비해 적은 관심을 받아왔다. 따라서 감마 일반화 선형모형에서는 오래전에 개발된 통계적인 기법이 아직도 사용되고 있으며, 특히 산포 모수에 대해서는 근사 추정치가 여전히 사용되고 있다. 본 논문에서는 감마 일반화 선형 모형의 산포 모수에 대해 다양한 추정량들을 알아보고 수치 연구를 통해 그들의 효율성을 비교한다. 수치 실험의 결과 최대 가능도 추정량과 Cox-Reid의 수정된 최대 가능도 추정량이 기존의 근사 추정량에 비해 좋은 성능을 보임을 확인하였다.
감마 일반화 선형모형은 음이 아니며 치우침이 있는 반응변수에 유용한 모형으로 알려져 있다. 그러나 포아송 분포 또는 이항 분포에 기반한 일반화 선형모형에 비해 적은 관심을 받아왔다. 특히, 회귀계수의 유의성 검정에 대해서는 연구가 면밀히 되어 있지 않다. 본 논문에서는 감마 일반화 선형 모형의 검정에 대해 다양한 통계량들을 알아보고 수치 연구를 통해 그들의 성능을 비교한다. 수치 실험의 결과 부분 이탈도 검정 방법의 문제점이 나타났으며, 가능도비 검정 방법과 F-검정 방법이 좋은 성능을 보임을 확인하였다.
유한고장 속성을 가진 비동질적인 포아송 과정에 기초한 모형들에서 잔존 결함 1개당 고장 발생률은 일반적으로 상수, 흑은 단조증가 및 단조 감소 추세를 가지고 있다. 본 논문에서는 잔존 결함 1개당 고장 발생률이 단조증가(혹은, 단조감소) 속성을 가진 일반화 감마분포를 이용한 신뢰성 모형을 제안하였다. 일반화 감마분포를 이용한 유한 속성 비동질적 모형에 대한 모수추정은 고장 간격시간으로 구성된 실측자료를 이용하여 모수 추정을 수행하였다. 일반적 감마분포 형상모수의 제안을 위하여 특수한 형태를 적용하였다. 본 논문에서는 기존 모형의 분포를 적용하고 추가적인 소프트웨어 고장 해석을 위하여 감마 및 와이블 분포를 이용하였다. 일반화 감마 분포모형의 고장자료분석을 위하여 산술적 및 라플라스 검정, 적합도 검정, 편의 검정 등을 이용하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제9권2호
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pp.311-322
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1998
본 논문에서는 환자의 수명과 치료횟수의 모형화를 위해 관측가능한 공변량을 포함하는 동시에 치료횟수에 대해 관측불가능한 환경요인을 고려하기 위한 주변환경효과모형을 이용하고자 한다. 환경 효과를 나타내는 분포를 감마분포로 가정 하여 사망시간과 치료횟수의 결합모형을 개발하고, 모형에 포함된 모수의 추론과정을 논의하며, 개발된 모형을 Autologous Blood and Marrow Transplant Registry(ABMTR)에 등록된 환자의 자료에 적용하여 환경효과를 고려하지 않은 독립모형과 비교하여 치료횟수에 영향을 미치는 환경요인의 효과를 검토하고자 한다.
본 논문에서는 기록값 통계량을 이용한 무한 고장 NHPP 모형들이 제안되었다. 이 모형들은 결함당 고장 발생률이 단조 증가하거나 단조 감소하는 패턴을 가진다. 그리고 수명 분포에서는 어랑 분포, 랄리 분포와 굼벨를 이용한 소프트웨어 신뢰성 모형을 적용하여 비교연구에 초점을 두었다. 고장 간격 시간 자료를 이용한 무한 고장 NHPP 모형들에 대한 모수 추정법은 최우 추정법을 사용하였고 적용 분포들의 적용을 용이하게 하기 위하여 특수한 형태를 제시하였다. 고장 자료의 분석을 위하여 산술 및 라플라스 추세 검정과 적합도 및 치우침 검정을 실시하여 그 결과를 나열하였다.
본 연구에서는 우리나라 가구의 자녀수 결정요인을 Count 모형을 이용하여 분석하였다. 분석 기법으로는 자녀수가 감마(Gamma) count 분포를 따른다는 가정 하에 기본적인 회귀분석과 40세 이하 기혼여성의 완결출산에 대한 대리변수로 예상출산자녀수에 대한 회귀분석, 허들모형 그리고 기혼여성의 노동시장 참여와 자녀출산간의 내생성을 고려한 모형을 각각 이용하여 다각적인 방법론으로 출산결정요인을 분석하였다. 분석결과, 가구의 소득수준이 높을수록 40세 이상 기혼여성의 자녀수는 많은 것으로 나타나는 반면, $18{\sim}39$세 기혼여성의 경우에는 소득이 자녀수에 큰 영향을 미치지 못하는 것으로 보인다. 기혼여성의 경제활동참여는 39세 이하의 비교적 젊은 여성들에게서 출산 예상자녀수에 부정적인 영향을 주는 것을 뚜렷이 확인할 수 있고, 출산과 경제활동참여 간에는 내생성이 존재하는 것으로 확인되었다. 허들모형을 이용한 결과, 기혼여성의 학력은 자녀출산 여부에는 긍정적으로 작용할 수 있으나 자녀수 결정에는 부정적으로 작용하여 기혼여성 학력이 높을수록 출산율은 감소하게 된다. 다양한 회귀분석 결과에 근거할 때 Becker의 Quantity-Quality 모형의 핵심내용은 우리나라의 자녀수 결정에 있어서도 대체적으로 적용됨을 확인할 수 있다.
유한고장수를 가진 비동질적인 포아송 과정에 기초한 모형들에서 잔존 결함 1개당 고장 발생률은 일반적으로 상수, 혹은 단조증가 및 단조 감소 추세를 가지고 있다. 본 논문에서는 기존의 소프트웨어 신뢰성 모형인 Goel-Okumoto 모형과 Yamada-Ohba-Osaki 모형을 재조명하고 최근에 Gupta 와 Kundu(2001)에 의해서 2 모수 감마분포나 와이블 분포의 대체모형으로서 여러 가지 수명자료를 분석함에 있어서 효율적 분포가 됨이 밝혀진 지수화된 지수 분포를 이용한 모형을 제안하였다. 고장 간격시간으로 구성된 자료를 이용한 모수추정 방법은 최우추정법과 일반적인 수치해석 방법인 이분법을 사용하여 모수 추정을 실시하고 효율적인 모형 선택은 편차자승합(SSE), AIC 통계량 및 콜모고로프 거리를 적용하여 모형들에 대한 효율성 입증방법을 설명하였다. 소프트웨어 고장 자료 분석에서는 NTDS 자료를 통하여 분석하였다. 이 자료들에서 기존의 모형과 지수화된 지수 분포 모형의 비교를 위하여 산술적 및 라플라스 검정, 편의 검정 등을 이용하였다.
We consider the problem of modeling count data where the observation period is determined by the life time of the system under study. We assume random effects or a frailty model to allow for a possible association between the death times and the counts. We assume that, given a random effect or a frailty, the death times follow a Weibull distribution with a hazard rate. For the counts, given a frailty, a Poisson process is assumed with the intensity depending on time. A gamma distribution is assumed for the frailty model. Maximum likelihood estimators of the model parameters are obtained. A model for the time to death and the number of failures system received is constructed and consequences of the model are examined.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권3호
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pp.515-526
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2009
자동차 보험 산업에 있어 담보되는 위험도에 따른 적정 보험가격의 산출은 매우 중요하다. 본 논문에서는 자동차 보험 산업에서 보험가격 산출 방법이 어떻게 발전되어 왔는지에 대하여 고찰하고, 여러 통계적인 방법으로 산출한 보험가격과 실제 담보되는 위험도의 비교 분석을 통하여 보다 나은 통계적 보험가격 산출 방법을 제안하고자 한다. 그 중에서 일반선형모형을 중심으로 다루었으며, 오차항의 분포에 대한 다양한 가정을 통하여 최적의 접근 방법에 대한 논의를 하였다. 일반선형모형에 있어 오차항의 분포에 대한 적절한 가정은 모형의 최적화를 위한 중요한 가정이다. 본 연구에서는 일반적으로 널리 사용되지 않았음에도 불구하고 자동차 보험 사고 손해액과 매우 유사한 성격을 가지고 있는 트위디 분포를 오차항의 분포 가운데 하나로 적용하여 비교하였다. 실증자료 분석으로서 국내 자동차 보험사의 실제 자료를 통하여 여러 접근 방법에 대한 적정성 비교를 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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