• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제24권1_2호
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• pp.221-230
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• 2007

The exponential and the gamma distributions have been the traditional models for drought duration and drought intensity data, respectively. However, it is often assumed that the drought duration and drought intensity are independent, which is not true in practice. In this paper, an application of the bivariate gamma exponential distribution is provided to drought data from Nebraska. The exact distributions of R=X+Y, P=XY and W=X/(X+Y) and the corresponding moment properties are derived when X and Y follow this bivariate distribution.

• 물과 미래
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• 제28권2호
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• pp.145-154
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• 1995

강우량 자료들을 수공계획에 적절히 사용하기 위해서는 강우량에 대한 다양한 해석기법이 필요하다. 본 연구에서는 연속강우량에 따른 강우사상계열의 수문빈도해석을 위한 확률분포를 연구한 것이다. 2변량 정규분포, 2변량 대수정규분포, 2변량 gamma 분포가 강릉, 서울, 인천, 추풍령, 대구, 전주, 광주, 부산지점의 연속최대 강우량과 그 지속기간으로 이루어진 강우사상의 확률분포로서 적용되었다. 이들 지점의 강우사상 자료가 2변량 정규분포, 2변량 대수정규분포에는 적합되었으나 2변량 gamma 분포에는 적합되지 않았다. 적합도 검정을 통하여 선정된 최적 분포형으로부터 확률강우사상의 빈도곡선을 제시하였다.

• International Journal of Reliability and Applications
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• 제15권2호
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• pp.111-123
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• 2014

A new class of bivariate distributions is derived by specifying its conditionals as the exponential and gamma distributions. Some properties and relations with other distributions of the new class are studied. In particular, the estimation of parameters is considered by the methods of maximum likelihood and pseudolikelihood of a special case of the new class. An application using a real bivariate data is given for illustrating the flexibility of the new class in this context, and, also, for comparing the estimation results obtained by the maximum likelihood and pseudolikelihood methods.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권5호
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• pp.933-939
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• 2009

The bivariate data in clinical research fields often has two types of failure times, which are mark variable for the first failure time and the final failure time. This paper showed how to generate bootstrap data to get Bayesian estimation for the joint distribution of bivariate survival times. The observed data was generated by Frank's family and the fake date is simulated with the Gamma prior of survival time. The bootstrap data was obtained by combining the mimic data with the observed data and the simulated fake data from the observed data.

• 품질경영학회지
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• 제18권2호
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• pp.101-116
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• 1990

The objectives of this thesis are : first, to estimate the parameters and Pr[X < Y] in the Marshall and Olkin's Bivariate Exponential Distribution ; and secondly, to compare the Bayes estimators of Pr[X < Y] with maximum likelihood estimator of Pr[X < Y] in the Marshall and Olkin's Bivariate Exponential Distribution. Through the Monte Carlo Simulation, we observed that the Bayes estimators of Pr[X < Y] perform better than the maximum likelihood estimator of Pr[X < Y] and the Bayes estimator of Pr[X < Y] with gamma prior distribution performs better than with vague prior distribution with respect to bias and mean squared error in the Marshall and Olkin's Bivariate Exponential Distribution.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권3B호
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• pp.257-267
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• 2010

홍수사상은 크게 첨두홍수량, 홍수용적, 지속기간 등과 같은 서로 상관된 세 가지의 요소에 의해 특성화되어진다. 그러나 그동안 수공학적 계획이나 설계 등을 위한 홍수빈도 해석에서는 주로 첨두홍수량 한가지 요소에 초점을 맞추어 홍수빈도 해석을 수행해 왔다. 이러한 단변량 홍수빈도 해석은 서로 상관된 홍수사상 요소 사이의 복잡한 확률적 거동을 분석하는 데 있어 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 Gumbel 혼합모형, 이변량 감마분포, 이변량 핵밀도 함수 등 세 가지의 이변량 빈도해석 방법을 적용하여 이변량 빈도해석을 수행하고 그 결과를 단변량 빈도해석 방법의 결과와 비교 분석하였다. 소양강댐의 35개년 일 유입량 자료와 대청댐의 28개년 일 유입량 자료에 대해 각각의 홍수사상을 분리하고, 홍수사상 자료의 통계량과 매개변수, 최적 광역폭 등을 산정한 후 자료의 적합도 검정과 결합분포의 적합도 검정 등의 과정을 거쳐 첨두홍수량과 홍수용적의 조합을 고려하여 결합분포와 결합 재현기간 등을 추정하였다. 이처럼 세 가지 방법의 이변량 빈도해석을 통해 추정된 결과를 단변량 홍수빈도 해석의 결과와 비교 분석함으로써 각 방법의 상관성을 파악할 수 있었고, 이변량 홍수빈도 해석의 특성에 의해 도출된 결과를 토대로 이변량 홍수빈도 해석의 적용성에 대하여 검토하였다.

• 한국신뢰성학회지:신뢰성응용연구
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• 제11권4호
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• pp.319-330
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• 2011

We consider the stress-strength model in which a unit of strength $T_2$ is subjected to environmental stress $T_1$. An important measure considered in stress-strength model is the reliability parameter R=P($T_2$ > $T_1$). The greater the value of R is, the more reliable is the unit to perform its specified task. In this article, we consider the situations in which $T_1$ and $T_2$ are both independent and dependent, and have certain bivariate distributions as their joint distributions. To study the effect of dependency on R, we investigate several bivariate distributions of $T_1$ and $T_2$ and compare the values of R for these distributions. Numerical comparisons are presented depending on the parameter values as well.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.1211-1215
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• 2006

가뭄에 대한 대책을 수립하기 위해서는 가뭄의 심도 및 지속기간 등 가뭄특성을 산정하여 가뭄을 정량화 하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 가뭄을 해석하기 위하여 강수를 이용한 표준강수지수(SPI, Standardized precipitation Index)를 이용하여 가뭄 특성을 산정하였다. 서울지점은 강수의 근대 관측 기간이 약 100년 정도(1907년 ${\sim}$ 2003년) 이기 때문에 측우기 자료를 이용하여 조선 말까지(1770년 ${\sim}$ 1907년) 자료를 확장하여 가뭄지수를 산정하였다. 산정된 SPI로부터 절단 수준법 개념을 이용하여 SPI의 -1이하를 가뭄으로 정의 하고, 연속된 가뭄으로부터 가뭄 심도 및 가뭄 지속기간을 구하였다. 가뭄의 지속기간과 심도를 이변수 감마 분포(Bivariate Gamma Distribution)를 이용하여 가뭄의 재현특성을 분석하였고, 가뭄의 지속기간만을 고려한 재현기간과 본 연구에서 산정된 이변수 가뭄 재현기간을 서로 비교하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제40권4호
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• pp.335-343
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• 2007

가뭄에 대한 대책을 수립하기 위해서는 가뭄의 심도 및 지속기간 등 가뭄특성을 산정하여 가뭄을 정량화하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 표준강수지수(SPI)를 도입하여 가뭄특성을 정량적으로 산정하였다. 가뭄은 일정기간 지속되는 특성을 지니고 있기 때문에 일정 관측기간동안 제한된 가뭄사상을 가지게 된다. 본 연구에서는 조선시대에 기록된 측우기 자료(1770년 ${\sim}$ 1907년)를 이용하여 관측자료를 확장하였고, 이를 이용하여 보다 많은 가뭄특성자료를 획득하여 가뭄빈도해석을 실시하였다. 측우기 자료와 관측자료를 이용하여 산정된 SPI로부터 절단수준법 개념을 이용하여 SPI의 -1이하를 가뭄으로 정의하고, 가뭄 심도 및 가뭄 지속기간을 구하였다. 가뭄의 심도와 지속기간은 가뭄을 특성화하는데 있어서 중요한 인자로서 최근 이 두 특성을 함께 고려하는 빈도해석법들이 제안되고 있다. 기존의 단일변수 빈도해석을 가뭄에 적용하였을 경우, 가뭄의 심도와 지속기간을 이용하여 구한 각각의 재현특성이 상이하게 나타나는 경우가 있는데, 이는 하나의 가뭄사상의 재현특성을 표현하는데 적절하지가 않다. 본 연구에서는 이변수 감마분포를 이용하여 가뭄심도와 지속기간의 결합확률밀도함수를 추정하고, 이를 통하여 가뭄의 이변수 재현 기간을 산정하여 분석하였다.

• 한국음향학회지
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• 제20권2호
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• pp.3-9
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• 2001

본 논문에서는 음성엔코더 (speech-waveform coder) 시뮬레이션에 사용할 수 있는 난수발생기를 설계하였다. 설계된 난수발생기는 규정된 확률밀도함수와 규정된 스펙트럼을 동시에 만족해야 하는 환경에서 필요로 하는 것이다. 선형필터와 메모리가 없는 비선형 회로로 구성되는 Sondhi 알고리즘 [1]을 기반으로 하여 난수발생기를 구현하였고, 균일 분포, 이진 분포, 감마 분포와 같은 연속적인 확률분포함수들을 얻기 위해 필요한 선형필터와 비선형 회로를 구현하는 방법을 연구하였다. 또한 분석적인 방법을 통하여 구현해야 하는 비선형 회로가 비대칭 형태로 표현되지 않는 경우 (카이-제곱 분포, lognormal 분포)와 수학식으로 표현할 수 없는 경우 (Student-t 분포, F 분포)에는 Sondhi 알고리즘이 동작하지 않음을 보였다.