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The Korean Journal of Applied Statistics

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수록정보
24권4호(2011) |수록논문 수 : 13
간행물 제목
24권4호(2011년) 수록논문
권호별 수록 논문
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KCI등재

1가정용수의 수요량 예측을 위한 통계적 모형 비교

저자 : 명성민 ( Sung Min Myoung ) , 이두진 ( Doo Jin Lee ) , 김화수 ( Hwa Soo Kim ) , 조진남 ( Jin Nam Jo )

발행기관 : 한국통계학회 간행물 : 응용통계연구 24권 4호 발행 연도 : 2011 페이지 : pp. 567-573 (7 pages)

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본 연구는 3년간 가정용수의 실측사용량 자료를 바탕으로 표본가구의 가구특성, 주택특성, 월 특성을 나타내는 항목들을 조사하여 가정 용수 수요예측모형을 개발하는 것이다. 그러나 가정용수 사용량의 분포가 왼쪽으로 치우쳐져 있는 형태를 가지므로 정규분포를 따르지 않는다. 따라서 반응변수가 정규분포를 가정하는 다중회귀모형 적용 시 추정치가 편의 되며, 모형의 설명력이 매우 낮은 결과를 초래한다. 그리고 자료의 대용량화로 인하여 오차분산이 매우 작아지므로 분산분석표에 나타나는 설명변수들의 검정 시 항상 유의하게 나타나는 결과를 초래한다. 이에 대한 대안으로 와이블 회귀모형 및 대수정규 회귀모형을 이용하여 가정 용수 수요량 예측 모형을 통계적으로 분석하고자 한다. 분석결과를 토대로 가정용수의 수요예측, 수요관리 정책수립, 수도 관련 기자재 및 시설 규격결정 등에 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.


This study develops a predictive model for household water end-uses based on data that have measured household characteristics, housing characteristics and other items, surveyed over 3 years in Korea. However, the measured data was left-skewed and it was not fitted to normal distribution. The parameter estimates were biased when using a multiple regression model. In addition, the results of the testing for the model were usually of significance due to the tiny residual from a large number of observations. In order to solve the problem, we suggested log-normal regression model and Weibull regression model as alternatives. The results of this study can be utilized in the planning stages of water and waste water facilities.

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2보험위험 확률모형에서의 파산확률

저자 : 박현숙 ( Hyun Suk Park ) , 최정규 ( Jeong Kyu Choi )

발행기관 : 한국통계학회 간행물 : 응용통계연구 24권 4호 발행 연도 : 2011 페이지 : pp. 575-586 (12 pages)

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본 연구는 보험산업에서 관심을 갖는 파산확률의 근사적 추이를 살펴보기 위하여 크레임의 분포가 정규변동성 성질을 갖는 사례를 통하여 파산가능성의 추이를 살펴보고, 정확한 파산확률 유도에 결정적인 역할을 하는 계수를 추정하는 실증연구에 초점을 둔다. 추정된 결정계수와 보험위험 확률모형의 안전지수와의 연관성을 분석하여 파산확률의 추이를 진단하는 방법도 함께 진행된다.


In this paper, we study an asymptotic behavior of the finite-time ruin probability of the compound Poisson model in the case that the initial surplus is large. To compare an exact ruin probability with an approximate one, we place the focus on the exact calculation for the ruin probability when the claim size distribution is regularly varying tailed (i.e. exponential claims and inverse Gaussian claims). We estimate an adjustment coefficient in these examples and show the relationship between the adjustment coefficient and the safety premium. The illustration study shows that as the safety premium increases so does the adjustment coefficient. Larger safety premium means lower "long-term risk", which only stands to reason since higher safety premium means a faster rate of safety premium income to offset claims.

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3Business/Economics : Generalized Partially Linear Additive Models for Credit Scoring

저자 : Ju Hyun Shim , Young K. Lee

발행기관 : 한국통계학회 간행물 : 응용통계연구 24권 4호 발행 연도 : 2011 페이지 : pp. 587-595 (9 pages)

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Credit scoring is an objective and automatic system to assess the credit risk of each customer. The logistic regression model is one of the popular methods of credit scoring to predict the default probability; however, it may not detect possible nonlinear features of predictors despite the advantages of interpretability and low computation cost. In this paper, we propose to use a generalized partially linear model as an alternative to logistic regression. We also introduce modern ensemble technologies such as bagging, boosting and random forests. We compare these methods via a simulation study and illustrate them through a German credit dataset.

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4Value at Risk의 사후검증을 통한 다변량 시계열자료의 차원축소 방법의 비교: 사례분석

저자 : 이대수 ( Dae Su Lee ) , 송성주 ( Seong Joo Song )

발행기관 : 한국통계학회 간행물 : 응용통계연구 24권 4호 발행 연도 : 2011 페이지 : pp. 597-607 (11 pages)

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금융자산에의 투자에서 리스크 관리의 중요성이 부각되면서 리스크를 측정할 수 있는 도구로서 Value at Risk(VaR)가 널리 각광을 받고 있다. Value at Risk는 주어진 신뢰수준에서 목표기간 동안 발생 가능한 최대손실로 정의되는데 몇 가지 한계점이 있지만 비교적 간단하게 계산되고 이해될 수 있다는 장점이 있어 리스크 측정 및 관리의 기본적인 측도로 이용되고 있다. 그러나 포트폴리오에 포함되는 자산의 숫자가 많아지는 경우 VaR을 계산하는데에 필수적인 변동성 추정이 매우 어려워지게 된다. 이때 차원축소의 방법을 생각할 수 있는데, 전통적인 인자분석은 시계열자료에 적합한 방법이 아니기 때문에 직접 적용할 수 없고 자료의 자기상관성을 제거하는 방법이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 인자분석의 확장 형태인 시계열인자분석을 활용하여 시계열자료의 차원축소과정을 간결하게 하는 방법을 제시하고, 시계열인자분석으로 차원을 축소할 때 기존의 방법을 사용하는 것과 어떠한 차이가 있는지를 실제 금융자료를 이용한 VaR의 사후검증을 통해 분석하였다.


Value at Risk(VaR) is being widely used as a simple tool for measuring financial risk. Although VaR has a few weak points, it is used as a basic risk measure due to its simplicity and easiness of understanding. However, it becomes very difficult to estimate the volatility of the portfolio (essential to compute its VaR) when the number of assets in the portfolio is large. In this case, we can consider the application of a dimension reduction technique; however, the ordinary factor analysis cannot be applied directly to financial data due to autocorrelation. In this paper, we suggest a dimension reduction method that uses the time-series factor analysis and DCC(Dynamic Conditional Correlation) GARCH model. We also compare the method using time-series factor analysis with the existing method using ordinary factor analysis by backtesting the VaR of real data from the Korean stock market.

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5Bio/Medicine : A Finite Mixture Model for Gene Expression and Methylation Profiles in a Bayesian Framework

저자 : Jae Sik Jeong

발행기관 : 한국통계학회 간행물 : 응용통계연구 24권 4호 발행 연도 : 2011 페이지 : pp. 609-622 (14 pages)

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The pattern of methylation draws significant attention from cancer researchers because it is believed that DNA methylation and gene expression have a causal relationship. As the interest in the role of methylation patterns in cancer studies (especially drug resistant cancers) increases, many studies have been done investigating the association between gene expression and methylation. However, a model-based approach is still in urgent need. We developed a finite mixture model in the Bayesian framework to find a possible relationship between gene expression and methylation. For inference, we employ Expectation-Maximization(EM) algorithm to deal with latent (unobserved) variable, producing estimates of parameters in the model. Then we validated our model through simulation study and then applied the method to real data: wild type and hydroxytamoxifen(OHT) resistant MCF7 breast cancer cell lines.

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6약동학적 파라미터를 이용한 시간경로 마이크로어레이 자료의 군집분석

저자 : 이효정 ( Hyo Jung Lee ) , 김별아 ( Peol A Kim ) , 박미라 ( Mi Ra Park )

발행기관 : 한국통계학회 간행물 : 응용통계연구 24권 4호 발행 연도 : 2011 페이지 : pp. 623-631 (9 pages)

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시간경로 마이크로어레이 자료 분석의 주요 목적 중의 하나는 유전자들의 시간에 따른 발현수준의 변화를 고려함으로써 발현패턴에 기초한 유전자들의 그룹을 찾기 위한 것으로, 군집분석을 위한 다양한 알고리즘들이 제안되었다. 본 연구에서 시간경로 마이크로어레이 자료에 대한 군집분석을 위해 두 약물제제 간 생물학적 동등성을 평가하기 위한 약동학 시험에서 사용되는 약동학적 파라미터 값에 기초한 군집분석을 제안하였으며 이를 실제 데이터 및 모의실험 자료에 적용하여 유용성을 검토하였다.


A major goal of time-course microarray data analysis is the detection of groups of genes that manifest similar expression patterns over time. The corresponding numerous cluster algorithms for clustering time-course microarray data have been developed. In this study, we proposed a clustering method based on the primary pharmacokinetic parameters in the pharmacokinetics study for assessment of pharmaceutical equivalents between two drug products. A real data and a simulation data was used to demonstrate the usefulness of the proposed method.

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7백신임상시험에 대한 통계적 고찰

저자 : 남주선 ( Ju Sun Nam ) , 강승호 ( Seung Ho Kang )

발행기관 : 한국통계학회 간행물 : 응용통계연구 24권 4호 발행 연도 : 2011 페이지 : pp. 633-646 (14 pages)

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인류의 평균수명 연장과 삶의 질 향상을 위해서 암 예방을 위한 백신 뿐 아니라 치료를 위한 백신 등 백신에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 또한 2009년 전 세계를 공포로 몰았던 신종인플루엔자 등 신종바이러스 유행으로 백신에 대한 임상시험과 연구는 더욱더 활기를 띄게 되었다. 본 논문에서는 백신에 대한 임상시험에서 고려해야할 통계학적인 부분에 대해 기술하고, 현재 우리나라를 포함한 전 세계적인 백신의 개발 현황에 대해서도 언급하겠다.


Clinical vaccines studies (that include cancer prevention vaccines and therapeutic vaccines) are ongoing to improve the quality of life and lengthen the human lifespan. Recently clinical trials and research on vaccines have become more active due to the prevalence of new viruses such as the A(H1N1) virus that freighted the whole word in 2009. In this paper we will describe the statistical aspects of clinical vaccine trials and outline the current situation of domestic and international vaccine development.

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8불완비블록계획법을 평가하기 위한 □행렬

저자 : 장대흥 ( Dae Heung Jang )

발행기관 : 한국통계학회 간행물 : 응용통계연구 24권 4호 발행 연도 : 2011 페이지 : pp. 647-656 (10 pages)

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발생행렬은 블완비블럭계획법을 나타내는 좋은 도구이나 우리가 발생행렬을 이용하여 관심의 대상인 블완비블럭계 획법이 균형불완비블럭계획법이 되는 지를 알기는 충분하지 않다. 그래서 필요한 수단이 구조행렬이다. 불완비블럭 계획법을 평가하기 위한 또 다른 수단으로서 우리는 확장발생행렬과 □행렬을 제안할 수 있다. 확장발생행렬과 □행렬을 통하여 우리는 관심의 대상인 블완비블럭계획법이 균형불완비블럭계획법이 되는 지를 명확히 밝힐 수가 있고, 그 패턴도 상세히 파악할 수 있게 된다.


Incidence matrix is a useful tool for presenting incomplete block designs; however, it is inadequate to use only an incidence matrix in examining whether a certain incomplete block design becomes a balanced incomplete block design or not. We can use a structural matrix as a useful tool to show whether a certain incomplete block design becomes a balanced incomplete block design or not. We propose an augmented incidence matrix and □ matrix as another tools for evaluating incomplete block designs. Through the augmented incidence matrix and □ matrix, we can ascertain whether a certain incomplete block design becomes a balanced incomplete block design or not.

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9관리도에서 Markov연쇄의 적용: 복습 및 새로운 응용

저자 : 박창순 ( Chang Soon Park )

발행기관 : 한국통계학회 간행물 : 응용통계연구 24권 4호 발행 연도 : 2011 페이지 : pp. 657-676 (20 pages)

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통계적 공정관리절차의 특성은 해석적 해를 얻기가 어려운 경우가 많이 있으나 Markov연쇄를 적용하면 가능한 경우가 많이 있다. 이 논문에서는 공정 통계량이 Markov특성을 따르는 경우, Markov연쇄를 생성하는 방법과 이를 이용한 공정관리 절차의 특성을 도출하는 방법에 대해 설명하고 있다. 관리도의 통계적 설계, 경제적 설계 및 변량 표본 추출비 설계 등의 특성 규명을 위한 Markov연쇄의 적용에 대한 기존의 알려진 방법을 복습하고 또한 새로운 공정관리 분야인 재조정 관리도에의 적용방법에 대한 연구결과도 보여주고 있다. 공정관리의 특성연구에서 해석적해가 가능한 경우에도 이 과정이 복잡하여 Markov연쇄를 병행 사용하면 특성 규명이 명확해지며, 모의실험보다는 짧은 시간에 더 정밀한 결과를 얻을 수 있어 널리 이용되고 있다.


Properties of statistical process control procedures may not be derived analytically in many cases; however, the application of a Markov chain can solve such problems. This article shows how to derive the properties of the process control procedures using the generated Markov chains when the control statistic satisfies the Markov property. Markov chain approaches that appear in the literature (such as the statistical design and economic design of the control chart as well as the variable sampling rate design) are reviewed along with the introduction of research results for application to a new control procedure and reset chart. The joint application of a Markov chain approach and analytical solutions (when available) can guarantee the correct derivation of the properties. A Markov chain approach is recommended over simulation studies due to its precise derivation of properties and short calculation times.

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10영 과잉 포아송 모형에 대한 베이지안 방법 연구

저자 : 이지호 ( Ji Ho Lee ) , 최태련 ( Tae Ryon Choi ) , 우윤성 ( Yoon Sung Woo )

발행기관 : 한국통계학회 간행물 : 응용통계연구 24권 4호 발행 연도 : 2011 페이지 : pp. 677-693 (17 pages)

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본 논문에서는 영 과잉 계수형 자료 분석을 위한 모형중의 하나인 영 과잉 포아송 모형의 베이지안 접근 방법에 대해서 연구한다. 구체적으로는 베이지안 영 과잉 포아송 모형의 적합을 위한 사후 표본을 추출하는데 있어서, 깁스 표집기(Gibbs sampler)를 이용하는 마르코프 연쇄 몬테칼로(MCMC) 방법과 역 베이즈공식(IBF)에 의한 표본추출 방법 두 가지를 고려한다. 이러한 두 가지 사후 표본 추출방법을 비교 설명하고, IBF를 통한 사후표본을 깁스 표집기 사후표본의 수렴성 여부를 확인하는 방식에 대해서도 소개한다. 이를 바탕으로 베이지안 영 과잉 포아송 모형을 Trajan이라는 사과 품종의 발아자료(Trajan data, Marin 등, 1993)에 적용하고 모수에 대한 사후추론을 실시하고 기존의 결과와 비교한다. 또한 주어진 자료에 대하여 영 과잉 포아송 모형이 적합한지에 대한 여부를 여러 가지 모형선택 기준을 통해서 살펴보고, 아울러 기존의 자료 분석 결과 (Rodrigues, 2003)를 보완하기 위하여 계층적 베이지안 모형과 같은 대안에 대해서도 논의해본다.


In this paper, we consider Bayesian approaches to zero inflated Poisson model, one of the popular models to analyze zero inflated count data. To generate posterior samples, we deal with a Markov Chain Monte Carlo method using a Gibbs sampler and an exact sampling method using an Inverse Bayes Formula(IBF). Posterior sampling algorithms using two methods are compared, and a convergence checking for a Gibbs sampler is discussed, in particular using posterior samples from IBF sampling. Based on these sampling methods, a real data analysis is performed for Trajan data (Marin et al., 1993) and our results are compared with existing Trajan data analysis. We also discuss model selection issues for Trajan data between the Poisson model and zero inflated Poisson model using various criteria. In addition, we complement the previous work by Rodrigues (2003) via further data analysis using a hierarchical Bayesian model.

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