• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제14권2호
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• pp.209-216
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• 2003

Contingent valuation method (CVM) is a main evaluation method of nonmarket goods for which markets either do not exist at all or do exist only incompletely; an example is environmental good. A dichotomous choice approach, the most popular type of CVM in environmental economics, employs binary discrete choice models as statistical estimation models. In this paper, we propose a semiparametric dichotomous choice CVM method using local linear model of Fan and Gijbels (1996) in which probability distribution of error term is specified parametrically but latent structural function is specified nonparametrically. The computation procedures of the proposed method are illustrated with a simple design of simulations.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제19권2호
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• pp.421-429
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• 2008

We consider a general semiparametric additive risk model that consists of three components. They are parametric, purely and smoothly nonparametric components. In parametric component, time dependent term is known up to proportional constant. In purely nonparametric component, time dependent term is an unknown function, and time dependent term in smoothly nonparametric component is an unknown but smoothly function. As an estimation method of this model, we use the weighted least square estimation by Huffer and McKeague (1991). We provide an illustrative example as well as a simulation study that compares the performance of our method with the ordinary least square method.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제16권2호
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• pp.335-348
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• 2009

Fuzzy regression is used as a complement or an alternative to represent the relation between variables among the forecasting models especially when the data is insufficient to evaluate the relation. Such phenomenon often occurs in seasonal time series data which require large amount of data to describe the underlying pattern. Semiparametric model is useful tool in the case where domain knowledge exists about the function to be estimated or emphasis is put onto understandability of the model. In this paper we propose fuzzy semiparametric support vector regression so that it can provide good performance on forecasting of the seasonal time series by incorporating into fuzzy support vector regression the basis functions which indicate the seasonal variation of time series. In order to indicate the performance of this method, we present two examples of predicting the seasonal time series. Experimental results show that the proposed method is very attractive for the seasonal time series in fuzzy environments.

• 응용통계연구
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• 제28권6호
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• pp.1121-1131
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• 2015

의학이나 사회과학에서 이진 데이터 분석 시 랜덤 절편(random intercept)을 갖는 로지스틱 모형이 유용하게 쓰이고 있다. 지금까지는 이러한 로지스틱 모형에서 랜덤 절편이 정규분포와 같은 모수 모형(parametric model)을 따른다는 가정과 설명변수와 랜덤 절편이 독립이라는 가정 하에 실행된 데이터 분석이 전반적이었다. 그러나 이러한 두 가지 가정은 다소 무리가 있다. 이 연구에서는 설명 변수와 랜덤 절편의 독립성을 가정하지 않고, 비모수 랜덤 절편을 따르는 로지스틱 모형의 방법론을 기존에 널리 쓰인 방법과 비교하여 설명하도록 한다. 케냐의 초등학생들의 영양 섭취 및 질병의 발병을 조사한 데이터에 이 방법을 적용하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권4호
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• pp.765-775
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• 2010

For the accelerated failure time (AFT) model a lot of effort has been devoted to develop effective estimation methods. AFT model assumes a linear relationship between the logarithm of event time and covariates. In this paper we propose a semiparametric support vector machine to consider situations where the functional form of the effect of one or more covariates is unknown. The proposed estimating equation can be computed by a quadratic programming and a linear equation. We study the effect of several covariates on a censored response variable with an unknown probability distribution. We also provide a generalized approximate cross-validation method for choosing the hyper-parameters which affect the performance of the proposed approach. The proposed method is evaluated through simulations using the artificial example.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제12권4호
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• pp.545-557
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• 2003

양분형 조건부가치평가모형의 준모수적 추정 방법을 소위 회귀함수 1차 도함수의 밀도가중평균(density weighted average derivative or regression function) 추정을 응용하여 제안한다. 논문에서 제안된 준모수 추정량의 소표본 특성은 몬데칼로 시뮬레이션 결과를 제시함으로써 간접적으로 나타난다. 또 추정량을 동강보존을 위한 지불용의액을 조사한 조건부가치평가자료에 실제 적용함으로써 현실 적용 가능성을 보여준다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2003년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.179-182
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• 2003

This study describes a new graphical method for assessing and characterizing effect modification by a matching covariate in matched case-control studies. This method to understand effect modification is based on a semiparametric model using a varying coefficient model. The method allows for nonparametric relationships between effect modification and other covariates, or can be useful in suggesting parametric models. This method can be applied to examining effect modification by any ordered categorical or continuous covariates for which cases have been matched with controls. The method applies to effect modification when causality might be reasonably assumed. An example from veterinary medicine is used to demonstrate our approach. The simulation results show that this method, when based on linear, quadratic and nonparametric effect modification, can be more powerful than both a parametric multiplicative model fit and a fully nonparametric generalized additive model fit.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제23권4호
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• pp.343-353
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• 2016

In doubly-censored data, an originating event time and a terminating event time are interval-censored. In certain analyses of such data, a researcher might be interested in the elapsed time between the originating and terminating events as well as regression modeling with risk factors. Therefore, in this study, we introduce a model evaluation method to measure the predictive ability of a model based on negative predictive values. We use a semiparametric estimate of the predictive accuracy to provide a simple and flexible method for model evaluation of doubly-censored survival outcomes. Additionally, we used simulation studies and tested data from a prostate cancer trial to illustrate the practical advantages of our approach. We believe that this method could be widely used to build prediction models or nomograms.

• 응용통계연구
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• 제27권4호
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• pp.605-617
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• 2014

소지역추정은 작은 규모의 지역 또는 도메인에 작은 크기의 표본이 배정되어 추정의 정도가 좋지 않은 경우에 이를 극복하는 통계적 기법이다. 소지역추정에 흔히 사용되고 있는 모형기반 추정량은 MSE를 기초로 얻어지나 최근 상대오차를 이용한 소지역추정법도 연구되고 있다. 본 논문에서는 상대오차를 최소로 하는 소지역 추정량의 준모수적 접근법에 관하여 연구하였다. 즉 준모수혼합모형을 이용한 축소소지역추정량을 새롭게 제안하였다. 또한 Lee(1995)에서 제안된 모의실험 자료를 이용한 모의실험과 매월노동통계 자료를 이용한 사례연구를 통하여 기존의 추정량과 제안된 추정량의 우수성을 비교하였다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제14권2호
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• pp.447-474
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• 2005

응답자들에 따라 지불의사액(willingness to pay : WTP) 조사에서 응답한 WTP에 대한 확신도, 즉 선호의 강도가 다를 수 있다. 본 연구는 선호강도의 정도에 대한 정보를 얻기 위해 응답자가 응답한 WTP에 대해 선호강도가 어떤지에 대한 응답을 이끌어 내었다. 선호강도를 반영한 WTP 자료의 분석을 위해 본 논문에서는 Type 3 토빗모형의 적용을 고려한다. 이 모형을 추정하기 위해서는 통상 동분산 및 이변량 정규성을 만족하는 오차항 구조를 가정한 모수적 2단계 추정법을 적용한다. 하지만 이 가정들이 만족되지 않는다면 추정치는 비일치적이게 된다. 동분산과 정규성 가설에 대해 검정한 결과 유의수준 1%에서 두 가정은 모두 기각되었다. 따라서 모수적 Type 3 토빗모형을 추정하는데 요구되는 가정은 너무 제약적이라 할 수 있다. 본 연구에서는 이 모수적 모형에 대한 대안으로 준모수적 Type 3 토빗모형을 적용한다. 분석결과 준모수적 추정은 모수적 추정보다 유의하게 우수하였으며, 더욱더 중요하게는 모수적 모형으로부터 계산된 평균 WTP 추정치는 준모수적 모형으로부터 계산된 것과 유의하게 다름을 알 수 있었다.