• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권6호
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• pp.1319-1325
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• 2010

Quantile regression provides a more complete statistical analysis of the stochastic relationships among random variables. Sometimes quantile functions estimated at different orders can cross each other. We propose a new non-crossing quantile regression method applying support vector median regression to restricted regression quantile, restricted support vector quantile regression. The proposed method provides a satisfying solution to estimating non-crossing quantile functions when multiple quantiles for high dimensional data are needed. We also present the model selection method that employs cross validation techniques for choosing the parameters which aect the performance of the proposed method. One real example and a simulated example are provided to show the usefulness of the proposed method.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제19권2호
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• pp.293-301
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• 2012

Quantile regression proposed by Koenker and Bassett (1978) is a statistical technique that estimates conditional quantiles. The advantage of using quantile regression is the robustness in response to large outliers compared to ordinary least squares(OLS) regression. A regression tree approach has been applied to OLS problems to fit flexible models. Loh (2002) proposed the GUIDE algorithm that has a negligible selection bias and relatively low computational cost. Quantile regression can be regarded as an analogue of OLS, therefore it can also be applied to GUIDE regression tree method. Chaudhuri and Loh (2002) proposed a nonparametric quantile regression method that blends key features of piecewise polynomial quantile regression and tree-structured regression based on adaptive recursive partitioning. Lee and Lee (2006) investigated wage determinants in the Korean labor market using the Korean Labor and Income Panel Study(KLIPS). Following Lee and Lee, we fit three kinds of quantile regression tree models to KLIPS data with respect to the quantiles, 0.05, 0.2, 0.5, 0.8, and 0.95. Among the three models, multiple linear piecewise quantile regression model forms the shortest tree structure, while the piecewise constant quantile regression model has a deeper tree structure with more terminal nodes in general. Age, gender, marriage status, and education seem to be the determinants of the wage level throughout the quantiles; in addition, education experience appears as the important determinant of the wage level in the highly paid group.

• 아태비즈니스연구
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• 제13권1호
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• pp.185-195
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• 2022

Purpose - This study attempts to analyze the determinants of inventory turnover by applying quantile regression analysis. Design/methodology/approach - By selecting the gross margin, capital intensity, and sale surprise as the determinants of inventory turnover, we investigate their effects on inventory turnover at the several quartiles (10%, 25%, 50%, 75%, 90%) of inventory turnover with quantile regression analysis. Findings - The effects of gross margin and capital intensity on inventory turnover are different for each quartile. But the effects of sale surprise on inventory turnover are not different for each quartile. Research implications or Originality -This study is the first attempt to examine the effects of inventory turnover determinants on inventory turnover by applying quantile regression analysis was not employed in the prior studies. Thus, this study is meaningful in that it shows the possible way to review inventory management strategies that can be applied differently to the firms with different inventory turnover levels.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2000년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.13-15
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• 2000

In this paper, we deal with the asymptotic properties of the regression quantile estimators in the nonlinear time series regression model. For the sinusodial model which frequently appears fer a time series analysis, we study the strong consistency and asymptotic normality of regression quantile ostinators.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.369-370
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• 2012

일반적으로 회귀분석의 최적화는 평균적인 개념을 확장하여 사용되어지고 있다. 평균은 관찰값들에 관한 모든 정보와 관련된 통계량으로써 많은 연구에 이용되어지고 있다. 정규분포를 이루는 모집단의 경우 평균을 사용한 추정이 바람직하지만, 이상치로 인한 분포의 꼬리가 두꺼워지는 경우 중위수(median)를 사용하는 것이 바람직하다고 알려져 있다. 강수량의 분포형태는 꼬리(tail)가 두꺼운 왜곡된 형태를 갖고 있으므로 robust 통계량인 Quantile을 이용한 강수량의 분석 및 평가를 실시하였다. 본 연구에서는 Quantile에 따른 회귀선의 변화를 이용하여 강수량의 경향성을 평가하고, 극치강수량의 변화를 보여줄 수 있는 Quantle값을 추출해 보고자 한다. 또한 bootstrap 방법을 이용하여 Quantile에 따른 회귀계수의 신뢰구간을 분석하여 회귀인자의 신뢰성을 평가하였다. 본 연구에서 적용한 Quantile Regression 기법은 회귀계수의 추정에 있어서 회귀인자의 신뢰성을 Quantile-회귀계수 그래프를 통해 분석할 수 있으며, 이상값의 영향을 저감시키는 평균과 달리 이상값의 영향을 효과적으로 분리 및 재현시킬 수 있어 극치값에 따른 변화를 효과적으로 평가할 수 있으며, robust 통계량의 특징인 분산이 적은 안정적인 추정량을 확보할 수 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권4호
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• pp.715-725
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• 2014

본 연구는 분위수회귀분석을 이용하여 한국의 세대 간 경제적 이동성을 분석한다. 분석에는 1998년부터 2008년까지의 한국노동패널조사 (KLIPS) 자료가 이용되었다. 분석결과, (1) 부모 소득영향력은 자녀소득의 조건부분포의 하위 분위수에서는 상대적으로 작고 상위 분위수로 갈수록 더 커지는 것으로 나타났다. 이것은 자녀소득 분포의 상위분위수로 갈수록 세대 간 경제적 이동성은 떨어지며 가구별 경제적 신분이 세대에 걸쳐 고착될 가능성이 높아지는 것을 의미한다. (2) 한편 교육효과를 제어하면 이러한 부모 소득 영향력은 감소하였다. (3) 대학교육 효과는 소득분포의 상위 분위수로 갈수록 더 높아져서 자녀의 대학교육이 세대 간에 소득이 이전되는 중요한 통로인 것으로 나타났다. (4) 마지막으로 분위수회귀분석결과로부터 자녀소득의 조건부분포를 비모수적으로 추정하고 추정된 곡선 그림을 이용하여 추가적인 시각적 특징들을 도출하였다.

• 응용통계연구
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• 제29권7호
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• pp.1361-1371
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• 2016

분위수 회귀모형은 설명변수가 반응변수의 조건부 분위수 함수에 어떻게 관계되는지 탐색함으로서 많은 유용한 정보를 제공한다. 그러나 설명변수와 반응변수가 비선형 관계를 갖는다면 선형형태를 가정하는 전통적인 분위수 회귀모형은 적합하지 않다. 또한 고차원 자료 또는 설명변수간 상관관계가 높은 자료에 대해서 변수선택의 방법이 필요하다. 이러한 이유로 본 연구에서는 벌점화 분위수 회귀나무모형을 제안하였다. 한편 제안한 방법의 분할규칙은 과도한 계산시간과 분할변수 선택편향 문제를 극복한 잔차 분석을 기반으로 하였다. 본 연구에서는 모의실험과 실증 예제를 통해 제안한 방법의 우수한 성능과 유용성을 확인하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제21권4호
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• pp.285-296
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• 2014

The quantile residual life function has been effectively used to interpret results from the analysis of the proportional hazards model for censored survival data; however, the quantile residual life function is not always estimable with currently available semi-parametric regression methods in the presence of heavy censoring. A parametric regression approach may circumvent the difficulty of heavy censoring, but parametric assumptions on a baseline hazard function can cause a potential bias. This article proposes a Bayesian semi-parametric regression approach for inference on an unknown baseline hazard function while adjusting for available covariates. We consider a model-based approach but the proposed method does not suffer from strong parametric assumptions, enjoying a closed-form specification of the parametric regression approach without sacrificing the flexibility of the semi-parametric regression approach. The proposed method is applied to simulated data and heavily censored survival data to estimate various quantile residual lifetimes and adjust for important prognostic factors.

• 응용통계연구
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• 제29권6호
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• pp.1095-1106
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• 2016

Koenker 등 (1978)에 의해 제안 된 분위수 회귀분석법은 독립변수들이 주어졌을 때, 종속변수의 조건부 분위수에 초점을 맞추어 독립변수들과 종속변수의 해당 특정 분위수와의 관계를 분석하는 방법이다. 선형프로그래밍법 등을 이용한 분위수 회귀의 추정 과정을 생각해 볼 때, 고차원 대용량 자료의 경우에는 모형 적합에 어려움을 겪을 수 밖에 없다. 따라서 분위수 회귀의 문제에 있어서도 차원 축소의 문제, 조금 더 폭을 좁혀 생각해보면 변수선택의 문제를 통해 의사 결정에 영향을 미치는 주요 요인들을 파악하거나 적절한 규모의 모형을 적합하는 과정이 중요하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 분위수 회귀의 변수선택의 문제를 보다 직관적이고 간단하게 해결하기 위한 방법으로서 회귀나무 모형을 응용하여 한국야구위원회에 등록된 선수들의 연봉과 기록 데이터를 분석해 보았다. 분석 결과, 각 분위수 별로 소수의 주요 변수가 선택되어 차원축소의 효과를 얻을 수 있었다. 또한 해당 분위수별로 선택된 변수도 해석상 의미 있는 것으로 평가할 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제33권6호
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• pp.753-762
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• 2020

본 연구는 대한민국 육군이 선도적으로 도입하고자 노력하고 있는 AI 면접체계의 자료를 통합 비교차 다중 분위수 회귀나무 모형(unified non-crossing multiple quantile tree; UNQRT)을 활용하여 분석한 것이다. 분위수 회귀가 일반적인 선형회귀에 비하여 많은 장점을 가지지만, 선형성 가정은 여전히 많은 현실 문제해결에 있어 지나치게 강한 가정이다. 선형성을 완화한 모형의 하나인 기존 나무모형 기반의 분위수 회귀는 추정된 분위수 함수별로 교차하는 문제와 분위수별로 나무모형을 제시하여 해석력을 저하시키는 문제가 있다. 통합 비교차 다중 분위수회귀나무 모형은 비교차 제약식을 부여한 상태로 다중 분위수 함수를 동시에 추정함으로서 분위수 함수의 교차 문제를 해결하며, 극단 분위수에서 안정된 결과를 기대할 수 있고, 하나의 통합된 나무모형을 제시하여 우수한 해석력이 있다. 본 연구에서는 통합 비교차 다중 분위수회귀나무 모형을 활용하여 육군 AI 면접체계의 결과와 기존 인사자료간 관계를 충분히 탐색하여 의미있는 다양한 결과를 도출하였다.