• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제13권3호
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• pp.503-512
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• 2006

In this paper, the Inverse Weibull distribution parameters have been estimated using a new estimation technique based on the non-parametric kernel density function that introduced as an alternative and reliable technique for estimation in life testing models. This technique will require bootstrapping from a set of sample observations for constructing the density functions of pivotal quantities and thus the confidence intervals for the distribution parameters. The performances of this technique have been studied comparing to the conditional inference on the basis of the mean lengths and the covering percentage of the confidence intervals, via Monte Carlo simulations. The simulation results indicated the robustness of the proposed method that yield reasonably accurate inferences even with fewer bootstrap replications and it is easy to be used than the conditional approach. Finally, a numerical example is given to illustrate the densities and the inferential methods developed in this paper.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제17권2호
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• pp.93-100
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• 1988

Two properties of ancillary statistics are considered. One is to find a role of ancillary statistics in the statistical inference by showing that the ancillary statistic can recover the lost information and to give a criteria for comparing the conditional inference with unconditional inference. The other is to find an ancillary statistic of translation model and its relationship with observed Fisher information.

• 논리연구
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• 제16권1호
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• pp.87-115
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• 2013

필자는 최근 논문 "논란 없는 원리와 최원배 교수의 반론"에서 이른바 '논란 없는 원리'가 논란의 여지가 있다는 주장과 (연역추론으로서의) 전건 긍정식의 타당성이 양립함을 주장했다. 이러한 주장에 대해 최원배 교수는 그의 최근 논문 "논란 없는 원리와 전건 긍정식"에서 세 가지 비판을 제시한다. 첫째, 필자는 'A이면 (아마도) C이다. A이다. 따라서 C이다.' 형식의 추론이 전건 긍정식의 사례임을 부정하지만, 이와 같은 추론은 전건 긍정식의 사례로 간주될 수 있다. 둘째, 연역추론에 기반을 둔 직설법적 조건문과 귀납추론에 기반을 둔 직설법적 조건문을 구분해주는 문법상의 표식이 없기 때문에 이러한 조건문들을 전제로 하는 전건 긍정식들을 형식상 다른 종류의 추론들이라고 보기 어렵다. 셋째, 직설법적 조건문이 귀납추론에 의해 정당화되는 경우를 허용하면 논리개념이 지켜야 하는 조화의 원리를 어기게 된다. 이 논문에서 필자는 이 비판들이 모두 설득력이 없음을 주장한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.139-147
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• 2011

전 세계적으로 자동차의 수요와 교통정보 서비스의 활용도가 높아지고 있다. 따라서 교통정보 서비스의 종류와 데이터의 양의 증가로 인해 많은 IT 자원 인프라가 필요하다. 인프라의 감소를 위해 클라우드 컴퓨팅이 주목을 받고 있으며, 자원관리를 위해 프로비저닝 스케줄링 기법이 필요하다. 본 논문에서는 클라우드 환경에서 교통정보 서비스를 위한 조건부 확률 추론을 활용한 프로비저닝 스케줄링(PSCPI: Provisioning Scheduling with Conditional Probability Inference)을 제안한다. PSCPI는 가상머신의 상태에 따라 나이브 베이즈 추론 기법을 사용하여 가상머신의 가용율에 따라 작업 할당을 할 수 있다. 나이브 베이즈 기반의 조건부 확률 추론 프로비저닝 스케줄링을 활용하여 교통정보 서비스에 높은 처리율과 활용율을 보인다.

• 한국신뢰성학회:학술대회논문집
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• 한국신뢰성학회 2002년도 정기학술대회
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• pp.367-386
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• 2002

The Present paper is devoted to a study of the performance, in large samples, of a conditional maximum likelihood estimator(CMLE) for the parameter ${\lambda}$ in a pure birth processes(PBP). To conduct the conditional inference for the PBP, we drove the likelihood function of time-inhomogeneous Poisson processes. The limiting distributions of CMLE under the likelihoods $L_{t}$ or $\overline{L_{t}}$ are investigated. We found that the CMLE is asymptotically efficient with respect to the both $L_{t}$ or $\overline{L_{t}}$ under the efficiency criterion of Weiss & Wolfowitz(1974).

• 한국환경과학회지
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• 제26권4호
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• pp.521-527
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• 2017

Solar radiation forecasts are important for predicting the amount of ice on road and the potential solar energy. In an attempt to improve solar radiation predictability in Jeju, we conducted machine learning with various data mining techniques such as tree models, conditional inference tree, random forest, support vector machines and logistic regression. To validate machine learning models, the results from the simulation was compared with the solar radiation data observed over Jeju observation site. According to the model assesment, it can be seen that the solar radiation prediction using random forest is the most effective method. The error rate proposed by random forest data mining is 17%.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.366-366
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• 2000

In this paper, an adaptive neuro-fuzzy filter using the conditional fuzzy c-means(CFCM) methods is proposed. Usualy, the number of fuzzy rules exponentially increases by applying the grid partitioning of the input space, in conventional adaptive neuro-fuzzy inference system(ANFIS) approaches. In order to solve this problem, CFCM method is adopted to render the clusters which represent the given input and output data. Parameter identification is performed by hybrid learning using back-propagation algorithm and total least square(TLS) method. Finally, we applied the proposed method to the nonlinear channel equalization problem and obtained a better performance than previous works.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제20권1호
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• pp.1-20
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• 2010

조건부확률(conditional probability)은 단순해 보이는 규칙을 가지고 있으나 여러 가지 오개념(misconception)을 양산하는 개념이다. 선행연구들은 대부분 이러한 오개념에 관한 연구들인 반면에, 본 논문은 이러한 조건부확률의 오개념에 주목하기에 앞서 다양한 상황에서의 적용이 가능한 조건부확률의 일관적인 수학적 본질은 과연 무엇이며 이에 대해 교사들은 얼마만큼 이해하고 있는지 알아보았다. 이를 위해 조건부확률의 정의를 적용하는 방법에 차이가 있는 조건부확률을 크게 두 가지 유형-상대적 비를 통해 구하는 '상대적 조건부확률(relative-conditional probability)'과 조건 사건에 의한 상황변화를 추론하여 구하는 '조건문 조건부확률(if-conditional probability)'-으로 구분하였다. 단, 이것은 조건부확률의 해결 방법의 차이에 대한 표면적 구분일 뿐이다. 본 논문의 목적은 이들 속에 내포된 동일한 수학적 본질을 찾는 것이며, 이를 통해 하나의 통합된 개념인 조건부확률에 대해 교사들은 얼마만큼 이해하고 있는지 알아보았다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제10권2호
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• pp.277-289
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• 2003

We propose modified exact inferential methods in logistic regression model. Exact conditional distribution in logistic regression model is often highly discrete, and ordinary exact inference in logistic regression is conservative, because of the discreteness of the distribution. For the exact inference in logistic regression model we utilize the modified P-value. The modified P-value can not exceed the ordinary P-value, so the test of size $\alpha$ based on the modified P-value is less conservative. The modified exact confidence interval maintains at least a fixed confidence level but tends to be much narrower. The approach inverts results of a test with a modified P-value utilizing the test statistic and table probabilities in logistic regression model.

• 응용통계연구
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• 제30권2호
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• pp.203-213
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• 2017

우리는 이변량 경시적 자료의 조건부 결합 분포를 추정하기 위하여 회귀 모형과 코플라 모형을 연구하였다. 주변 분포의 추정을 위하여 시변 변환 모형을 고려하였고, 이변량 반응변수 각각에 대한 주변 분포를 가우시안 코플라를 이용하여 결합하여 조건부 결합 분포를 추정하였다. 우리가 제안한 모형은 조건부 평균 모형만으로 자료를 설명하기 어려운 경우에 적용될 수 있다. 시변 변환 모형과 가우시안 코플라 모형을 결합한 본 논문의 방법은 반복 측정된 이변량 경시적 자료에 대한 모형화가 용이하며 해석하기 쉬운 장점이 있다. 우리는 본 논문의 방법을 반복 측정된 이변량 콜레스테롤 자료를 분석하는데 적용하여 보았다.