• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제5권3호
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• pp.733-742
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• 1998

For industrial and medical lifetime data, the generalized log-gamma regression model is considered. Then the Bayesian analysis for the generalized log-gamma regression with censored data are explained and following the data augmentation (Tanner and Wang; 1987), the censored data is replaced by simulated data. To overcome the complicated Bayesian computation, Makov Chain Monte Carlo (MCMC) method is employed. Then some modified algorithms are proposed to implement MCMC. Finally, one example is presented.

• 지구물리와물리탐사
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• 제5권4호
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• pp.262-271
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• 2002

본 연구에서는 지구물리 자료의 베이지안 역산을 효과적으로 수행하는 방법에 관해 논의하였다. 베이지안 처리에서 가장 문제가 되는 사전확률분포를 구하기 위해 지구통계학적 방법을 적용하였으며, 사후확률분포의 추정을 위해 MCMC(Markov Chain Monte Carlo) 방법을 적용하였다. 쌍극자배열 전기비저항 탐사 자료의 2차원 역산을 위해 슐럼버저배열 전기비저항탐사 자료와 시추공 자료를 사전 정보로 이용하였으며, 이들 사전정보에 대해 지구통계학적 방법을 적용하여 사전확률분포를 작성하였다. 쌍극자배열 전기비저항 탐사 자료를 최대 우도함수로 하는 사후확률분포는 차원이 매우 높은 적분을 요구하므로, 이를 추정하기 위해 MCMC기술을 적용하였으며, 보다 효율적인 접근을 위해 Gibbs샘플링 방법을 이용하였다. 그 결과 비모수적 방식으로 사후확률분포를 분석함으로써 보다 신뢰성 있는 해를 구할 수 있었으며, 주변화(marginalization)된 사후확률분포를 이용하여 다양한 분석을 적용할 수 있었다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제35권10호
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• pp.1299-1306
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• 2011

본 연구에서는 측정된 균열 데이터를 토대로 변동하중 하에서의 균열성장모델 변수들을 베이지안 모델변수 추정 방법을 통해서 확률적인 분포로 구하는 방법을 제시하였다. 모델변수의 확률분포를 구하기 위해 Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 샘플링 방법을 이용하였다. 변동하중 하에서는 균열성장 모델이 더욱 복잡해 짐에 따라 기존의 MCMC 기법으로는 확률분포를 잘 구하지 못하므로 주변확률밀도분포를 제안함수로 사용하는 MCMC 기법을 새롭게 제안하였다. 모델변수의 추정을 위해 여러 크기의 일정 진폭 하중 하에서 시편시험을 수행하여 얻은 균열성장 데이터를 이용하였다. 추정된 변수들을 사용하여 변동하중 하에서의 시편에 대해 균열성장 예측을 수행하였고, 이를 실제 시험 데이터를 통해서 검증하였다.

• 응용통계연구
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• 제36권2호
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• pp.115-127
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• 2023

다항 프로빗 모형은 다중 분류와 선택 모형에서 흔히 사용하는 모형이다. 다항 프로빗 모형을 추정하기 위해 일반적으로 널리 사용하는 베이지안 접근법인 마르코프 연쇄 몬테카를로(MCMC) 방법은 계산 복잡도가 매우 높다는 문제점을 가지고 있다. 반면, 변분 베이즈 방법은 MCMC 방법보다 계산 복잡도는 낮으면서도 분류 성능적인 면에서 큰 차이가 나지 않아 더 효율적인 방법으로 알려져 있다. 본 연구에서는 가우시안 과정에 기반한 다항 프로빗 모형을 설명하고 해당 모형에 적용할 수 있는 변분 베이지안 근사법을 알아보고자 한다. 그리고 UCI에서 제공되는 쥐 단백질 발현 데이터에 가우시안 과정 분류에 대한 변분 베이지안 다항 프로빗 모형을 적용하여 그 성능을 확인하고 나이브 베이즈, K-최근접 이웃법, 서포트 벡터 머신 분류기의 성능과 비교한다.

• 응용통계연구
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• 제22권6호
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• pp.1167-1176
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• 2009

항만이나 공항의 소유구조에 대한 효율성 분석은 지금까지 서로 엇갈리는 결과를 제시하고 있다. 즉, 민영화 또는 공영화로 인한 효율성 효과가 자료 또는 분석 방법에 따라서 일치된 결과를 보여주지 않고 있다. 본 논문은 국내의 항만이 포함된 국제 항만 교역데이터베이스를 기반으로 베이지안 확률적 프런티어 모형을 적용하여 항만의 소유 구조에 따른 효율성 분석을 하였다. 소유 구조는 Tongzon과 Heng (2005)의 방법을 따랐으며 제안된 몇 가지 모형과 그들의 모형을 DIC 통계량을 이용하여 비교하였다. 베이지안 추론에 필요한 MCMC 방법은 Griffin과 Steel (2007)에서 소개된 WinBUGS 프로그램을 이용하여 구현하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.127-127
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• 2021

In order to estimate parameter uncertainty of hydrological models, the consideration of the likelihood functions which provide reliable parameters of model is necessary. In this study, the Bayesian Markov Chain Monte Carlo (MCMC) method with informal likelihood functions is used to analyze the uncertainty of parameters of the SURR model for estimating the hourly streamflow of Gunnam station of Imjin basin, Korea. Three events were used to calibrate and one event was used to validate the posterior distributions of parameters. Moreover, the performance of four informal likelihood functions (Nash-Sutcliffe efficiency, Normalized absolute error, Index of agreement, and Chiew-McMahon efficiency) on uncertainty of parameter is assessed. The indicators used to assess the uncertainty of the streamflow simulation were P-factor (percentage of observed streamflow included in the uncertainty interval) and R-factor (the average width of the uncertainty interval). The results showed that the sensitivities of parameters strongly depend on the likelihood functions and vary for different likelihood functions. The uncertainty bounds illustrated the slight differences from various likelihood functions. This study confirms the importance of the likelihood function selection in the application of Bayesian MCMC to the uncertainty assessment of the SURR model.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제12권2호
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• pp.323-333
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• 2005

In this paper, we develop a MCMC method for estimating the skew normal distributions. The method utilizing the data augmentation technique gives a simple way of inferring the distribution where fully parametric frequentist approaches are not available for small to moderate sample cases. Necessary theories involved in the method and computation are provided. Two numerical examples are given to demonstrate the performance of the method.

• Journal of the Korean Data Analysis Society
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• 제20권6호
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• pp.2747-2757
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• 2018

We consider the MLE (maximum likelihood estimate) and Bayesian estimates of three-parameter bathtub-shaped lifetime distribution based on the progressive type II censoring with binomial removal. Jung, Chung (2018) proposed the three-parameter bathtub-shaped distribution which is the extension of the two-parameter bathtub-shaped distribution given by Zhang (2004). Jung, Chung (2018) investigated its properties and estimations. The maximum likelihood estimates are computed using Newton-Raphson algorithm. Also, Bayesian estimates are obtained under the balanced loss function using MCMC (Markov chain Monte Carlo) method. In particular, BSEL (balanced squared error loss) function is considered as a special form of balanced loss function given by Zellner (1994). For comparing theirs MLEs with the corresponding Bayes estimates, some simulations are performed. It shows that Bayes estimates is better than MLEs in terms of risks. Finally, concluding remarks are mentioned.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제29권2호
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• pp.239-250
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• 2022

In many applications, we frequently encounter correlated multiple outcomes measured on the same subject. Joint modeling of such multiple outcomes can improve efficiency of inference compared to independent modeling. For instance, in developmental toxicity studies, fetal weight and number of malformed pups are measured on the pregnant dams exposed to different levels of a toxic substance, in which the association between such outcomes should be taken into account in the model. The number of malformations may possibly have many zeros, which should be analyzed via zero-inflated count models. Motivated by applications in developmental toxicity studies, we propose a Bayesian joint modeling framework for continuous and count outcomes with excess zeros. In our model, zero-inflated Poisson (ZIP) regression model would be used to describe count data, and a subject-specific random effects would account for the correlation across the two outcomes. We implement a Bayesian approach using MCMC procedure with data augmentation method and adaptive rejection sampling. We apply our proposed model to dose-response analysis in a developmental toxicity study to estimate the benchmark dose in a risk assessment.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권9호
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• pp.1060-1068
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• 2016

연결정보만을 이용하는 range-free 측위 기법의 성능은 이동성을 갖는 무선 단말 움직임에 취약한 문제점이 있다. 본 논문은 실제 전파 환경을 고려한 실내 네트워크에서 베이지안 필터를 사용하여 실시간으로 움직이는 무선장치를 추적하는 두 가지 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 알고리즘은 측정 모델의 선형성에 따라 Kalman filter 와 Markov Chain Monte Carlo (MCMC) particle filter를 적용하였다. Kalman과 MCMC particle filter 기반 알고리즘은 각각 무선단말 간 연결정보를, 이동 단말의 한 홉 간격 내 단말로부터 수신하는 신호의 세기 (RSS: received signal strength)와 연결정보를 혼합한 융합정보를 측정 모델로 사용하였다. 정확한 시뮬레이션을 위해 실내 쇼핑몰 지도를 구현한 네트워크 지형, 그리고 라디오 불규칙도 모델을 적용하였다. 또한, 장애물 존재 여부에 따라 라디오 불규칙도를 분류하였다. 성능평가를 위해 MATLAB 시뮬레이션을 수행하였으며, 기존 range-free 측위 기법보다 향상된 위치정확도를 확인하였다.