• 한국한의학연구원논문집
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• 제13권2호통권20호
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• pp.121-125
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• 2007

Background and Purpose : The purpose of this study was done to investigate what kinds of statistical techniques have been used to analyze data from oriental medicine research Methods : 135 original articles which used statistical techniques in their data analysis were selected from the articles published in The Journal of Korea Institute of Oriental Medicine(JKIOM) between 1995 to 2007. Results : Among 135 articles, 59 articles used descriptive statistics while 76 articles used inferential statistics for data analysis. For that 76 articles, two-sample t-test(33 articles), analysis of variance(29 articles), regression(9 articles), chi-square test(5 articles), nonparametic test(4 articles), Fisher's exact test(3 articles), and other test(9 articles) were chosen to analyze the data. SAS and SPSS statistical softwares(82.50%) were mostly used to analyze the data. Nonparametic tests were used to 4 articles(6.97%) of 67 articles and parametic tests were used to 63 articles(93.03%) of 67 articles. Among 29 articles used analysis of variance, duncan(8 articles), dunnet(4 articles), bonferroni(4 articles), turkey(3 articles), scheff(1 article) were used to do multiple comparison. 9 articles did not carry out the multiple comparison. Conclusions : It was found that the frequencies of statistical package used and statistical analysis used were not much by now. High level statistical analyses were not used most for oriental medicine research.

• 보건행정학회지
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• 제10권2호
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• pp.1-21
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• 2000

This study reviewde various parametic and nonparametic method for forexasting hospital closures in Korea. We compared multivariate discriminant analysis, multivartiate logistic regression, classfication and regression tree, and neural network method based on hit ratio of each model for forecasting hospital closure. Like other studies in the literture, neural metwork analysis showed highest average hit ratio. For policy and business purposes, we combined the four analytical method and constructed a foreasting model that can be easily used to predict the probabolity of hospital closure given financial information of a hospital.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제7권2호
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• pp.574-574
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• 2000

Consider the problem of estimating regression function from a set of data which is contaminated by a long-tailed error distribution. The linear smoother is a kind of a local weighted average of response, so it is not robust against outliers. The kernel M-smoother and the lowess attain robustness against outliers by down-weighting outliers. However, the kernel M-smoother and the lowess requires the iteration for computing the robustness weights, and as Wang and Scott(1994) pointed out, the requirement of iteration is not a desirable property. In this article, we propose the robust nonparametic regression method which does not require the iteration. Robustness can be achieved not only by down-weighting outliers but also by transforming outliers. The rank transformation is a simple procedure where the data are replaced by their corresponding ranks. Iman and Conover(1979) showed the fact that the rank transformation is a robust and powerful procedure in the linear regression. In this paper, we show that we can also use the rank transformation to nonparametric regression to achieve the robustness.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제7권2호
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• pp.575-583
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• 2000

Consider the problem of estimating regression function from a set of data which is contaminated by a long-tailed error distribution. The linear smoother is a kind of a local weighted average of response, so it is not robust against outliers. The kernel M-smoother and the lowess attain robustness against outliers by down-weighting outliers. However, the kernel M-smoother and the lowess requires the iteration for computing the robustness weights, and as Wang and Scott(1994) pointed out, the requirement of iteration is not a desirable property. In this article, we propose the robust nonparametic regression method which does not require the iteration. Robustness can be achieved not only by down-weighting outliers but also by transforming outliers. The rank transformation is a simple procedure where the data are replaced by their corresponding ranks. Iman and Conover(1979) showed the fact that the rank transformation is a robust and powerful procedure in the linear regression. In this paper, we show that we can also use the rank transformation to nonparametric regression to achieve the robustness.

• 한국수자원학회논문집
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• 제36권6호
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• pp.1025-1033
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• 2003

수공구조물의 설계를 비롯하여, 수자원 분야의 기술적 설계의 기초는 수문자료의 처리와 분석에 중심을 두고 있다고 할 수 있다. 수문 자료의 분석방법 중 가장 보편적이면서도 중요한 방법은 자료들의 관계를 도식적으로 규명하는 회귀분석이다. 수위-유량 관계곡선과 같은 수문 자료에 대한 기존의 매개변수적 회귀모형이 갖는 단점은 자료의 특성에 따라, 복수의 회귀식이 산정되거나 동일자료에 대해서도 서로 다른 회귀식이 산정됨으로써 신뢰할 수 있는 회귀곡선을 만들기가 어렵다는 것이다. 이에 비해 주어진 자료에 의해 도출되는 kernel 회귀모형은 자료의 특성과 경향성을 적절히 표현해 줄 수 있는 방법이다. 본 논문에서는 비매개변수적 방법인 kernel 회귀모형을 분석하고, kernel 회귀모형의 중요 인자인 bandwidth의 선택 방법에 따른 kernel 회귀모형의 특성에 대해 비교 분석하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제36권2호
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• pp.315-324
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• 2003

하천유지유량 설정에 최소한의 기준이 되는 갈수량을 결정하기 위하여 하천유량 자료를 검토하고 확률갈수량을 추정하였다. 확률갈수량은 모수적 방법과 비모수적 방법을 사용하여 산정하였으며, Monte Carlo 모의실험을 통하여 비교·분석하였다. 한강유역 13개 지점의 갈수량에 대한 빈도 해석을 실시한 결과, 유역 전체에 대한 확률분포 형은 3가지 분포형, 즉 2모수 gamma, 2모수 lognormal, 그리고 2모수 Weibull 분포가 한강 전지점의 주요 분포형으로 나타났다. 모집단과 같은 확률분포형의 상대편의와 상대평균제곱근오차가 가장 작게 나타났으며, 내삽범 위에서 비모수적 방법이 통계적 거동특성(상대편의와 상대평균제곱근오차)이 좋은 것으로 나타났다. RRMSE에 있어서 비모수적 방법중에서 PM 기법이 가장 작게 나타났으며, SJ 기법이 비모수적 방법 가운데 가장 크게 나타났다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제9권2호
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• pp.93-99
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• 2022

4대강 수계 하천에 설치된 보 밀도는 어류의 종 다양성에 영향을 주는 요인임을 확인하였다. 보 밀도 지수는 수계별로 차이를 보였으며, 낙동강 수계하천이 가장 높게 나타났으며 (17±1.6), 금강 (1.5±1.3)과 영산강(1.4±1.1)은 비슷하게 나타났다. 반면, 한강 수계하천(1.3±1.2)에서는 보 밀도가 낮게 나타났다. 2-DKS 분석 결과 영산강 수계를 제외하고 D_max에 따른 p-value는 0.05 이하로서 어류의 출현종수는 보 밀도에 의존하는 것으로 나타났다. 어류 종 다양성에 영향을 주는 보 밀도 역치값 (Threshold value)은 수계별로 다르게 나타났으며. 한강수계 1.6개/km, 낙동강 수계 1.3개/km, 금강수계 2.3개/km 이상에서 어류 출현종수는 감소하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 조사한 총 1,217개 하천 가운데 33%인 약 404개 하천의 보 밀도 지수가 역치값 이상인 것으로 나타났다. 이러한 하천은 수생태계 연속성 확보가 시급하기 때문에 우선 대상 하천으로 선정하여 역치값 이하로 보 밀도를 관리할 필요가 있다.