• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권6호
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• pp.1309-1317
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• 2013

일반화 지수분포 (generalized exponential distribution)를 따르는 점진 제 1종 구간 중도절단 (progressive type-I interval censoring) 표본에서 모수 추정은 Chen과 Lio (2010)가 최대우도 추정법 (maximum likelihood estimation), 중간점 근사법 (mid-point approximation method), EM 알고리즘 (expectation maximization algorithm), 적률 추정법 (method of moments estimation; MME)으로 하였으며, 그 방법들 중 평균제곱오차 (mean square error; MSE)가 가장 작은 추정법은 중간점 근사법이다. 하지만 중간점 근사법을 바탕으로 최대우도 추정법을 이용하여 모수를 추정하려고 한다면 모수에 대한 해를 전개할 수 없기 때문에 수치 해석적인 방법을 이용하여 추정하여야 한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 근사 최대우도 추정법 (approximate maximum likelihood estimation)을 이용하여 두 종류의 모수를 추정하고, 모의실험을 통하여 수치해석학적인 방법을 이용한 중간점 근사법의 해 (estimate of mid-point approximation method; MP)와 제시한 두 가지 추정량을 평균제곱오차 측면에서 비교한다.

• 지구물리
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• 제5권2호
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• pp.131-142
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• 2002

일반적으로 지자기 전달함수는 관측치와 예측치의 차이를 최소화하는 관점에서 해가 추정된다. 오차의 구조가 가우스 분포를 따르면 최소자승 추정이 최적의 추정이지만, 그렇지 않은 경우 전달 함수 추정을 심각하게 왜곡시킬 수 있으므로 오차 구조에 대한 정보가 요구된다. 본 연구에서는 Q-Q plot을 이용한 오차 구조으 검증을 통하여 실제 오차 구조에 대한 정보를 획득하였고 가우스 분포 가정을 벗어나는 오차 구조에 대해 외치(outlier)에 의한 영향을 최소로 하며 해를 추정하는 로버스트 추정(regression M-estimate)을 적용하였다. 오차가 가우스 분포를 따르는 경우, 최소자승 추정과 로버스트 추정은 유사한 결과를 나타내나, 오차가 가우스 분포를 벗어나는 경우 로버스트 추정이 최소자승 추정보다 부드러운 결과를 나타냄을 확인하였다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제14권5호
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• pp.453-458
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• 2018

Geomechanical parameters are important factors for engineering projects during design, construction and support stages of tunnel and dam projects. Geostatistical estimation methods are known as one of the most significant approach at estimation of Geomechanical parameters. In this study, Azad dam headrace tunnel is chosen to estimate Geomechanical parameters such as Rock Quality Designation (RQD) and uniaxial compressive strength (UCS) by ordinary kriging as a geostatistical method. Also Rock Mass Rating (RMR) distribution is presented along the tunnel. Main aim in employment of geostatistical methods is estimation of points that unsampled by sampled points.To estimation of parameters, initially data are transformed to Gaussian distribution, next structural data analysis is completed, and then ordinary kriging is applied. At end, specified distribution maps for each parameter are presented. Results from the geostatistical estimation method and actual data have been compared. Results show that, the estimated parameters with this method are very close to the actual parameters. Regarding to the reduction of costs and time consuming, this method can use to geomechanical estimation.

• 전자공학회논문지B
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• 제33B권9호
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• pp.24-36
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• 1996

In this paper, we discuss the errors in selectivity estimation using the multilevel grid file (MLGF). We first demonstrate that the estimatio errors stem from the uniformity assumption that records are uniformly distributed in their belonging region represented by an entry in a level of an MLGF directory. Bsed on this demonstration, we then investigate five factors affecting the accuracy of estimation: (1) the data distribution in a region (2) the number of records stored in an MLFG (3) the page size, (4) the query region size, and (5) the level of an MLFG directory. Next we present the tendancy of estimation errors according to the change of values for each factor through experiments. The results show that the errors decrease when (1) the distribution of records in a region becomes closer to the uniform one, (2) the number of records in an MLFG increases, (3) the page size decreases, (4) the query region size increases, and (5) the level of an MLFG directory employed as data distribution information becomes lower. After the definition of the granule ratio, the core formula representing the basic relationship between the estimation errors and the above five factors, we finally examine the change of estimation errors according to the change of the values for the granule ratio through experiments. The results indicate that errors tend to be similar depending on the values for the granule ratio regardless of the various changes of the values for the five factors. factors affecting the accuracy of estimation:

• 한국산림과학회지
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• 제61권1호
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• pp.1-7
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• 1983

Weibull 분포함수(分布函數)에 의하여 임분(林分)의 직경(直徑) 분포(分布)를 추정(推定)할 수 있는 방법(方法) 중(中) 직경분포(直徑分布)의 실측치(實測値)로 직접(直接) 계산(計算)하는 방법(方法)에 대하여는 제(第) I 보(報)에서 발표(發表)하였다. 본(本) 연구(硏究)에서는 임의추출(任意抽出)한 표본목(標本木)의 평균직경(平均直徑)과 단면적평균직경(斷面績平均直徑)만을 구한 다음 Gamma함수(函數)를 사용(使用)한 Weibull 분포함수(分布函數)에 의하여 임분(林分)의 직경분포(直徑分布)를 추정(推定)하였다. 그 결과(結果) 실제(實際) 임분(林分)의 직경분포(直徑分布)와 매우 적합(適合)하였다. 그러므로 이 방법(方法)을 응용(應用)하면 임분(林分)의 직경분포(直徑分布)의 추정(推定)은 물론 장래(將來)의 임분구조(林分構造)의 해석(解析)과 예측(豫測)도 쉽게할 수 있다.

• 산업공학
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• 제21권2호
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• pp.151-160
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• 2008

Defect size distribution is a probability density function for the defects that occur on wafers or glasses during semiconductor/LCD fabrication. It is one of the most important information to estimate manufacturing yield using well-known statistical estimation methods. The defects are detected by automatic optical inspection (AOI) facilities. However, the data that is provided from AOI is not accurate due to resolution of AOI and its defect detection mechanism. It causes distortion of defect size distribution and results in wrong estimation of the manufacturing yield. In this paper, I suggest a size conversion method and a maximum likelihood estimator to overcome the vague defect size information of AOI. The methods are verified by the Monte Carlo simulation that is constructed as similar as real situation.

• 응용통계연구
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• 제25권1호
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• pp.101-114
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• 2012

자동차보험의 손해율이란 지급보험금의 수입보험료에 대한 비율을 의미한다. 손해율이 매우 큰 값을 갖는 대형손실이 일어나는 경우에는 보험회사의 재무적인 부분에 큰 악영향을 미치게 된다. 따라서 보험회사가 이에 대비할 수 있도록 하기 위하여 손해율의 극단 분위수(extreme quantile)를 추정하는 것은 매우 중요한 일이다. 다른 종류의 보험 관련 데이터와 같이 손해율의 분포는 오른쪽으로 긴 꼬리를 갖는 두꺼운 꼬리분포(heavy-tailed distribution)를 갖는다. 이런 자료에서 극단 분위수룰 추정하기 위하여 가장 많이 사용되는 방법론은 POT(Peaks over threshold)와 Hill 추정(Hill estimation)이다. 본 논문에서는 일반화파레토분포(generalized Pareto distribution; GPD)의 다양한 모수추정방법론의 성능을 모의실험과 실제 손해율 데이터를 사용하여 비교, 분석하였다. 또한 Hill 추정치를 사용하여 극단 분위수를 추정하였다. 그 결과 대부분의 경우에 POT 방법론이 Hill 추정치를 이용한 방법보다 정확한 분위수를 추정하였고, 모수추정방법론 중에서는 MLE, Zhang, NLS-2 방법론이 가장 좋은 결과를 보여주었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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• pp.855-859
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• 2007

It is essential to obtain accurate and highly reliable streamflow data for water resources planning, evaluation and management as well as design of hydraulic structures. A new discharge estimation method, which is named 'non-dimensional velocity distribution and index-velocity method,' was proposed in this research. This method showed very close channel discharges which were calculated with the exiting velocity-area method. When velocity-area method is used to estimate channel discharge, it is required to observe point velocities at every desired point and vertical using a current meter like Price-AA. However 'non-dimensional velocity distribution and index-velocity method' is used, it become optional to observe point velocities at every desired point and vertical. But this method can not be applied for the cases of very complex and strongly asymmetric channel cross-sections because non-dimensional velocity distribution by entropy concept may be quite biased from that of natural rivers.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제31권1호
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• pp.17-23
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• 2006

본 연구의 목적은 바이오어쎄이 측정오차의 통계적 분포가 섭취량 추정값에 미치는 영향을 분석하여 오차의 분포를 선정하는데 필요한 기준을 제시하는데 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 오차가 정규분포와 대수정규분포를 따른다고 가정한 경우에 대해 최대우도법을 사용하여 섭취량을 평가하였고 그 결과를 서로 비교해 보았다. 본 연구의 결과에 따르면, 검출한도보다 약간 높은 값을 갖는 폐 잔류량 측정결과의 경우 두 분포사이에서의 차는 거의 무시할 수 있을 정도로 작게 나타났다. 그러나 일일 소변 배설률에 대한 측정결과의 경우 오차가 대수정규분포를 따른다고 가정하였을 때의 결과가 정규분포를 따른다고 가정하였을 때의 결과보다 거의 10 % 정도 높게 평가되었다. 이러한 사실로 비추어 볼 때 불착도 요소가 계측통계 오차에 주로 기인되는 경우 오차의 분포가 섭취량 추정값에 거의 영향을 미치지 않는 것으로 사료되나, 불확도 요소에서 그 이외의 오차가 지배적인 경우에는 대수정규분포를 가정하여 섭취량을 추정하는 것이 바람직하다고 판단된다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제16권3호
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• pp.463-477
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• 2009

극단치 분포의 모수 추정방법으로 최우추정법, 확률가중적률법, 회귀분석법은 기존 연구에서 활발하게 적용되어져 왔다. 그러나 이들 세 가지 추정방법 가운데, 회귀분석법의 우수성은 엄격하게 평가되어진 적이 없다. 본 논문에서는 몬테칼로 시뮬레이션을 통하여 Generalized Extreme Value(GEV) 분포와 Generalized Pareto(GP) 분포의 모수 추정에 회귀분석법 및 다른 추정방법을 적용하여 비교 연구한다. 시뮬레이션 결과, 표본의 크기가 작은 경우 회귀분석 법은 GEV 분포의 위치모수 추정시 편의 측면과 효율성 측면에서 다른 방법보다 우수한 경향을 나타내었다. GP 분포의 규모모수 추정시에는 표본의 크기 가 작을 경우 회귀분석법이 다른 방법보다 작은 편의를 나타내었다. 회귀분석법은 표본의 크기 가 작거나 적당히 큰 경우에도 GEV 분포나 GP 분포의 형태모수 추정시에 형태모수의 값이 -0.4일 경우, 다른 방법보다 우수한 경향을 나타내었다.