• 한국품질경영학회:학술대회논문집
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• 한국품질경영학회 2006년도 추계 학술대회
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• pp.221-226
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• 2006

We usually use two techniques(influence function and local influence) for detecting outliers. But, we cannot use these difficult techniques in elementary industrial statistics course for college students. We can use some simple graphical methods(box plot, dandelion seed plot, influence graph and cumulative deletion plot) for univariate and bivariate outlier detection and outlier effect in elementary industrial statistics course for college students.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제6권2호
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• pp.645-658
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• 1999

One of the most popular graphical techniques for goodness of fit problems is the quantile-quantile plot(Q-Q plot) Easton and McCulloch(1990) suggested a way of generalizing Q-Q plots to multivariate cases bases on finding a matching between the points of the data set whose shape is being examined and a reference sample. in this paper we investigated the asymptotic behavior of the generalized Q-Q plot for bivariate cases. As a result we concluded that the standard univariate Q-Q plot and the generalized Q-Q plot have the same limit if two variables are independent.

• 한국품질경영학회:학술대회논문집
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• 한국품질경영학회 2006년도 춘계학술대회
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• pp.493-495
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• 2006

People frequently discuss equipment behavior in terms of time(age) and usage(mileage). Common examples are automobiles in which time and usageare usually included in discussion of longevity. In this paper a structured examination of bivariate measures of equipment utilization is performed and some useful model forms are developed and evaluated.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제20권4호
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• pp.283-290
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• 2013

Subjects can experience two types of recurrent events in a longitudinal study. In addition, there may exist intermittent dropouts that results in repeated observation gaps during which no recurrent events are observed. Therefore, theses periods are regarded as non-risk status. In this paper, we consider a special case where information on the observation gap is incomplete, that is, the termination time of observation gap is not available while the starting time is known. For a statistical inference, incomplete termination time is incorporated in terms of interval-censored data and estimated with two approaches. A shared frailty effect is also employed for the association between two recurrent events. An EM algorithm is applied to recover unknown termination times as well as frailty effect. We apply the suggested method to young drivers' convictions data with several suspensions.

• 통합자연과학논문집
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• 제13권2호
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• pp.76-82
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• 2020

If normality of an observed data is not a viable assumption, we can carry out normal-theory analyses by suitable transforming data. Power transformation by Box and Cox, one of the transformation methods, is derived the power which maximized the likelihood function. But it doesn't induces the closed form in mathematical analysis. In this paper, we compose some R the syntax of which is easier than other statistical packages for deriving the power with using numerical methods. Also, by using R, we show the transformed data approximately distributed the normal through Q-Q plot in univariate and bivariate cases with some examples. Finally, we present the value of a goodness-of-fit statistic(AD) and its p-value for normal distribution. In the similar procedure, this method can be extended to more than bivariate case.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제29권4호
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• pp.403-411
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• 2022

This article presents an independence test between pairs of interval censored failure times. The Mantel-Haenszel test is commonly applied to test the independence between two categorical variables accompanied with a strata variable. Hsu and Prentice (1996) applied a Mantel-Haenszel test to the sequence of 2 × 2 tables formed at the grids which are composed of failure times. In this article, due to unknown failure times, the suitable grid points should be determined and the status of failure and at risk are estimated at those grid points. We also consider a weighted test statistic to bring a more powerful test. Simulation studies are performed to evaluate the power of test statistics under finite samples. The method is applied to analyze two real data sets, mastitis data from milk cows and an age-related eye disease study.

• 노동경제논집
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• 제25권1호
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• pp.75-95
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• 2002

본 연구는 빈곤과 실업의 결정요인과 상호관계를 살펴보고, 복지정책의 효과를 분석해 본다. 특히, 빈곤가구와 가구주의 특성, 가구주의 경제활동상태 변화 및 이들 변수에 영향을 미치는 결정요인을 분석해 본다. probit 모형과 bivariate probit 모형을 이용한 실증분석 결과, 빈곤의 주된 원인으로 실업이 작용했고, 가구월수, 가구주의 연령 및 저학력 등도 원인으로 작용했음이 밝혀졌다. 사회보험 수급 등을 포함하는 복지정책은 이러한 실업이 빈곤에 미치는 영향을 축소시키는 요인으로 역할하고 있음이 추정 결과 나타났다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제9권1호
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• pp.47-56
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• 1998

영과잉-포아송모형는 포아송분포와 베르누이 분포의 혼합모형으로 볼 수 있다. 최근 기술의 발달로 생산공정에서 불량품이 거의 나타나지 않는 경우가 많아 기존의 포아송 분포 보다 영과잉-포아송 분포가 많이 응용되어 진다. 일변량 영과잉-포아송 분포를 이변량 영과잉-포아송 분포로 확장하는 일은 다변량으로 확장하기 위한 전초작업으로 중요하다. 본 논문에서는 세가지 형태의 이변량 영과잉-포아송 분포를 제시하고 이들 분포의 적률을 구하여보았다. 또한 적률을 이용하여 세가지 분포를 비교하여 보았다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권2B호
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• pp.155-162
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• 2009

단변량 빈도해석법은 수공구조물 설계에 널리 사용되고 있다. 하지만 호우사상은 강우량, 최대강우강도, 강우지속기간과 같은 특성으로 표현되기 때문에 단변량 빈도해석법으로는 그 특성을 종합적으로 표현하는데 한계가 있을 수 있다. 이러한 호우사상의 특성들을 함께 표현해 줄 수 있는 이변량 빈도해석법의 사용이 수공구조물의 설계에 필요하다. 본 연구는 서울 강우관측소의 46개년(1961~2006) 시 강우자료를 Gumbel 혼합모형에 적용하여 빈도해석을 수행하였다. 이변량 강우빈도해석을 통해 결합누적분포함수를 산정한 후, 결합재현기간, 그리고 조건부 재현기간을 산정하였다. 이와 같은 이변량 강우빈도해석은 다양한 호우특성들에 대한 확률적 거동에 대한 예측정보를 제공함으로써 수공구조물의 계획 및 설계 그리고 위험도 평가 등의 문제 해결에 유용하게 사용될 수 있다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제12권4호
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• pp.559-577
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• 2003

상수원이 오염되고 수돗물 수질을 불신함에 따라 이에 대한 방어적 지출로서 생수 및 정수기에 대한 지출이 늘어나고 있다. 이러한 두 가지 지출자료를 분석하기 위해서는 세 가지 중요한 측면을 고려해야 한다. 즉, 지출에 있어서 영의 자료가 많이 관측되며, 두 가지 지출이 서로 상호종속적일 수 있고, 또 내생적으로 함께 결정될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이변량 토빗 연립방정식 분석을 통해 영의 관측치, 상호종속성, 내생성의 문제를 명시적으로 다루고자 한다. 1997년 서울에서 수집된 가구서베이 자료를 이용하여 두 가지 지출함수의 모수들을 추정한다. 분석결과, 두 지출간에 상호종속성이 발견되었으며, 한 가지 지출변수는 다른 지출함수에서 통계적으로 유의하였다. 따라서 본 연구에서 이용된 이변량 토빗 연립방정식 모형은 생수 및 정수기 소비지출 자료의 분석에 적합하다고 판단된다. 마지막으로 지출의 소득 탄력성 및 가구크기 탄력성 추정치도 제시한다.