• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제13권3호
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• pp.479-490
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• 2006

Francis Gallon (1822-1911) introduced the term 'regression' and 'correlation' in the study on human inheritance of the stature from parents to their children. In almost every statistics textbook, superficial attentions have been given to him just as the inventor of the term 'regression'. Rereading his books and papers, we investigated problems he had tried to solve and the methods he had used to solve the problems. In addition, we tried to find the motivation that had led Gallon to take attention to the variation rather than the central tendency of observational data that had fascinated his forerunner Adloph Quetelet.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제26권5호
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• pp.497-506
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• 2019

Forecasting the U.S. employment level is made using machine learning methods of the artificial neural network: deep neural network, long short term memory (LSTM), gated recurrent unit (GRU). We consider the big data of the federal reserve economic data among which 105 important macroeconomic variables chosen by McCracken and Ng (Journal of Business and Economic Statistics, 34, 574-589, 2016) are considered as predictors. We investigate the influence of the two statistical issues of the dimension reduction and time series differencing on the machine learning forecast. An out-of-sample forecast comparison shows that (LSTM, GRU) with differencing performs better than the autoregressive model and the dimension reduction improves long-term forecasts and some short-term forecasts.

• 응용통계연구
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• 제24권1호
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• pp.61-69
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• 2011

다양한 GARCH류 모형들의 변동성 함수를 살펴보면 흥미롭게도 거의 대부분 모형에서 수익률의 일차항( rst or der term)이나 수익률과 변동성의 교차항(interaction term)이 나타나지 않는다. 일차항과 교차항은 변동성의 비대칭성을 설명하는 역할을 할 수 있으며 $h_t$의 회귀분석식의 형태로 볼 때 변동성 함수의 일반적인 이차형식(quadratic form)을 구성한다고 할 수 있다. 본 논문에서는 변동성과 수익률들 사이의 교차항 및 일차항을 포함한 이차형식(quadratic form) 변동성 모형들을 소개하고, 국내 금융시계열 자료에 적용한 후 비교 분석하고자 한다.

• 대한수학회보
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• 제52권5호
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• pp.1495-1515
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• 2015

This paper deals with the numerical methods for the reconstruction of the source term in a linear parabolic equation from final overdetermination. We assume that the source term has the form f(x)h(t) and h(t) is given, which guarantees the uniqueness of the inverse problem of determining the source term f(x) from final overdetermination. We present the regularization methods for reconstruction of the source term in the whole real line and with Neumann boundary conditions. Moreover, we show the connection of the solutions between the problem with Neumann boundary conditions and the problem with no boundary conditions (on the whole real line) by using the extension method. Numerical experiments are done for the inverse problem with the boundary conditions.

• Asian Journal of Innovation and Policy
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• 제10권3호
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• pp.330-354
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• 2021

To know the long-term growth patterns and determinants of successful startups, 15-year (2006-2020) panel data of 252 companies that had a growth rate of over 20% every year in the last three years were used. In the first analysis, statistics on the period required to designate a gazelle company or listed on the stock market were examined. In addition, five long-term growth patterns were presented. In the panel analysis, the R&D intensity, operating profit ratio, size, and age of the company were pointed out as determinants of growth. The operating profit margin and R&D intensity have a positive effect on growth. Gibrat's law was not supported, but an inverted U-shape was observed. Jovanovic's law was confirmed. Although many studies tend not to point to profitability as a determinant of long-term growth, this is an important long-term growth factor of a company. The operating profit ratio was used in this study.

• 응용통계연구
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• 제23권2호
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• pp.249-261
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• 2010

Long-term forecasting of seasonal time series is critical in many applications such as planning business strategies and resolving possible problems of a business company. Unlike the traditional approach that depends solely on dynamic models, Li and Hinich (2002) introduced a combination of stochastic dynamic modeling with filter bank approach for forecasting seasonal patterns using highly coherent(High-C) waveforms. We modify the filter selection and forecasting procedure on wavelet domain to be more feasible and compare the resulting predictor with one that obtained from the wavelet variance estimation method. An improvement over other seasonal pattern extraction and forecasting methods based on such as wavelet scalogram, Holt-Winters, and seasonal autoregressive integrated moving average(SARIMA) is shown in terms of the prediction error. The performance of the proposed method is illustrated by a simulation study and an application to the real stock price data.

• 응용통계연구
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• 제26권2호
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• pp.253-265
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• 2013

특정 정책이나 전략목표를 달성하는데 있어서 정부가 최종 목표에 직접 영향을 미치기는 어려워서 정책수단을 통해 간접적인 영향력만 발휘하게 되므로 최종 목표의 미래 동향을 예측할 수 있는 유용한 정보변수의 개발에 관심을 가지게 된다. 금리의 기간구조는 미래 경기 동향의 예측에 유용한 정보를 주는 것으로 알려져 있으나 이에 대한 연구는 아직 부족한 실정이다. 본 연구에서는 국내 장단기 금리차가 장기 시계에서 실질 성장의 누적변화를 유의하게 예측할 수 있는지 통계모형을 설정하여 분석해 보았다.

• 응용통계연구
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• 제32권2호
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• pp.265-276
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• 2019

문서-용어 빈도행렬은 텍스트 마이닝에서 분석하고자 하는 개체 정보를 가지고 있는 일반적인 자료 형태이다. 본 연구에서 문서 분류를 위해 문서-용어 빈도행렬에 적용되는 기존의 용어 가중치인 TF-IDF를 소개한다. 추가하여 최근에 알려진 용어 가중치인 TF-IDF-ICSDF와 TF-IGM의 정의와 장단점을 소개하고 비교한다. 또한 문서 분류 분석의 질을 높이기 위해 핵심어를 추출하는 방법을 제시하고자 한다. 추출된 핵심어를 바탕으로 문서 분류에 있어서 가장 많이 활용된 기계학습 알고리즘 중에서 서포트 벡터 머신을 이용하였다. 본 연구에서 소개한 용어 가중치들의 성능을 비교하기 위하여 정확률, 재현율, F1-점수와 같은 성능 지표들을 이용하였다. 그 결과 TF-IGM 방법이 모두 높은 성능 지표를 보였고, 텍스트를 분류하는데 있어 최적화 된 방법으로 나타났다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제14권3호
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• pp.623-630
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• 2003

Recently, Tanaka(1988) derived two influence functions related to an eigenvalue problem $(A-\lambda_sI)\upsilon_s=0$ of real symmetric matrix A and used them for sensitivity analysis in principal component analysis. In this paper, we deal with the perturbation expansions up to quadratic terms of the same functions and discuss the application to sensitivity analysis in principal component regression analysis(PCRA). Numerical example is given to show how the approximation improves with the quadratic term.

• 한국음향학회지
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• 제29권3호
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• pp.200-208
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• 2010

본 논문에서는 배경잡음에 강인한 잡음제거 알고리즘 설계를 위해서 minimum statistics (MS) 기법을 codebook driven short-term predictor parameter estimation (CDSTP) 기법에 접목하는 방법을 제안한다. MS는 stationary 배경잡음에는 강인하지만, non-stationary 배경잡음에는 상대적으로 취약하다. CDSTP는 non-stationary 배경잡음에 강인한 특성을 보이지만, 코드북에 없는 배경잡음 환경에는 취약하다. 따라서 non-stationary 배경잡음에 강인한 CDSTP 방법과 별도의 코드북 학습 과정이 필요 없는 MS를 결합해서 다양한 배경잡음에 강인한 알고리즘을 제안한다. 제안방법은 MS나 CDSTP 방법에 비해서 전체적으로 향상된 perceptual evaluation of speech quality (PESQ) 성능을 나타냈으며, 특히 stationary 배경잡음과 non-stationary 배경잡음이 섞여 있는 mixed 배경잡음 환경에서 강인한 특성을 보였다.