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한국통계학회> 응용통계연구> 이항자료에 대한 예측구간

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이항자료에 대한 예측구간

On prediction intervals for binomial data

류제복 ( Jea-bok Ryu )
  • : 한국통계학회
  • : 응용통계연구 34권4호
  • : 연속간행물
  • : 2021년 08월
  • : 579-588(10pages)
응용통계연구

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목차

1. 서론
2. 예측구간
3. 평가기준
4. 수치적 비교
5. 결론 및 토의
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신뢰구간 추정에 널리 사용되고 있는 Wald, Agresti-Coull, 그리고 베이지안 방법인 Jeffrey와 Bayes-Laplace를 예측구간에 적용하였다. 네 가지 방법의 수치적 비교를 위해서 포함확률, 평균포함확률, 평균제곱오차의 제곱근, 그리고 평균기대폭을 사용하였다. 비교결과 Wald 방법은 신뢰구간에서와 마찬가지로 예측구간에서도 바람직하지 않았고 신뢰구간에서 선호되던 Agresti-Coull 방법은 예측구간에서는 너무 보수적이라 적절치 않다. 반면에 Jeffrey와 Bayes-Laplace 방법은 적절하였고, 특히 Jeffrey 방법은 신뢰구간의 경우에서와 마찬가지로 예측구간에서도 바람직하였다.
Wald, Agresti-Coull, Jeffreys, and Bayes-Laplace methods are commonly used for confidence interval of binomial proportion are applied for prediction intervals. We used coverage probability, mean coverage probability, root mean squared error, and mean expected width for numerical comparisons. From the comparisons, we found that Wald is not proper as for confidence interval and Agresti-Coull is too conservative to differ from confidence interval. However, Jeffrey and Bayes-Laplace are good for prediction interval and Jeffrey is especially desirable as for confidence interval.

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  • : 자연과학분야  > 통계학
  • : KCI등재
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  • : 학술지
  • : 연속간행물
  • : 1987-2021
  • : 1963


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34권4호(2021년 08월) 수록논문
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1혼합자료에서 독립성검정에 의한 연관성 측정

저자 : 이승천 ( Seung-chun Lee ) , 허문열 ( Moon Yul Huh )

발행기관 : 한국통계학회 간행물 : 응용통계연구 34권 4호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 523-536 (14 pages)

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두 확률변수의 연관성을 측정하는 측도는 많이 있으나, 이러한 측도는 같은 유형인 변수들 간의 관계를 측정하기 위한 것으로 여러 가지 유형의 변수들이 혼재되어 있는 혼합자료에서 사용하기는 곤란하다 본 논문에서는 두 확률변수의 독립성 검정을 통해 구한 p-값으로 혼합자료에서 사용될 수 있는 새로운 연관성 측도를 구하였으며, 이렇게 구하여진 연관성 측도가 혼합자료에서 변수들 간의 연관성을 비교하는데 유용하게 사용될 수 있음을 보였다.


Although there exist numerous measures of association, most of them are lacking in generality in that they do not intend to measure the association between heterogeneous type of random variables. On the other hand, many statistical analyzes dealing with complex data sets require a very sophisticate measure of association. In this note, the p-value of independence tests is utilized to obtain a measure of association. The proposed measure of association have some consistency in measuring association between various types of random variables.

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2관리도에서 Markov연쇄의 적용: 복습 및 새로운 응용

저자 : 박창순 ( Changsoon Park )

발행기관 : 한국통계학회 간행물 : 응용통계연구 34권 4호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 537-556 (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 해석적 해가 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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3언론보도사례를 통해 본 통계발표상의 문제

저자 : 조진섭 ( Sinsup Cho )

발행기관 : 한국통계학회 간행물 : 응용통계연구 34권 4호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 557-574 (18 pages)

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공식통계 및 사회조사통계 정보들이 언론에 보도되는 과정에서 발생하는 여러 가지 문제점들을 사례중심으로 살펴보고 이의 해결방안에 대해 알아보았다.


In this paper we investigate the problems revealed when the statistics are published in the press.

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4통계학 용어의 증보

저자 : 허명회 ( Myung-hoe Huh )

발행기관 : 한국통계학회 간행물 : 응용통계연구 34권 4호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 575-578 (4 pages)

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통계학 용어의 국문화에 관련하여 1980년대 이래 한국통계학회의 활동을 돌아보고 2000년 이래 대두된 새 용어들을 제안한다. 기계학습과 관련된 통계학 용어가 속히 정립되어야 하고 전통적 용어들에 대하여도 지속적인 업데이트가 필요하다.


The author reviews the past 40-year activities on Korean translation of statistical terms within the Korean Statistical Society since 1980's and proposes a number of recent terms of statistical machine learning.

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5이항자료에 대한 예측구간

저자 : 류제복 ( Jea-bok Ryu )

발행기관 : 한국통계학회 간행물 : 응용통계연구 34권 4호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 579-588 (10 pages)

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신뢰구간 추정에 널리 사용되고 있는 Wald, Agresti-Coull, 그리고 베이지안 방법인 Jeffrey와 Bayes-Laplace를 예측구간에 적용하였다. 네 가지 방법의 수치적 비교를 위해서 포함확률, 평균포함확률, 평균제곱오차의 제곱근, 그리고 평균기대폭을 사용하였다. 비교결과 Wald 방법은 신뢰구간에서와 마찬가지로 예측구간에서도 바람직하지 않았고 신뢰구간에서 선호되던 Agresti-Coull 방법은 예측구간에서는 너무 보수적이라 적절치 않다. 반면에 Jeffrey와 Bayes-Laplace 방법은 적절하였고, 특히 Jeffrey 방법은 신뢰구간의 경우에서와 마찬가지로 예측구간에서도 바람직하였다.


Wald, Agresti-Coull, Jeffreys, and Bayes-Laplace methods are commonly used for confidence interval of binomial proportion are applied for prediction intervals. We used coverage probability, mean coverage probability, root mean squared error, and mean expected width for numerical comparisons. From the comparisons, we found that Wald is not proper as for confidence interval and Agresti-Coull is too conservative to differ from confidence interval. However, Jeffrey and Bayes-Laplace are good for prediction interval and Jeffrey is especially desirable as for confidence interval.

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6다중회귀에서 회귀계수 추정량의 특성

저자 : 강명욱 ( Myung-wook Kahng )

발행기관 : 한국통계학회 간행물 : 응용통계연구 34권 4호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 589-597 (9 pages)

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단순회귀와 다중회귀에서 회귀계수의 의미는 차이가 있고 회귀계수의 추정값은 같지 않을 뿐 아니라 그 부호가 서로 다른 경우도 발생한다. 회귀모형에서 설명변수의 상대적 기여도의 파악은 회귀분석의 수행의 중요한 부분이다. 표준화 회귀모형에서 표준화 회귀계수는 해당 설명변수를 제외한 나머지 설명변수의 값이 고정되어있는 상황에서 설명변수가 표준편차만큼 증가하였을 때 반응변수가 표준편차를 기준으로 얼마나 변화했는가로 해석할 수 있지만 표준화 회귀계수의 크기가 각 설명변수의 상대적 중요도를 나타내는 척도라고 할 수 없음은 잘 알려져 있다. 본 논문에서는 다중회귀에서 회귀계수의 추정량을 상관계수와 결정계수의 함수로 나타내고 이를 추가적인 설명력과 추가적인 결정계수의 관점에서 생각해 본다. 또한 다양한 산점도에서의 상관계수와 회귀계수 추정값의 관계를 알아보고 설명변수가 두 개인 경우에 구체적으로 적용해 본다.


In simple and multiple regression, there is a difference in the meaning of regression coefficients, and not only are the estimates of regression coefficients different, but they also have different signs. Understanding the relative contribution of explanatory variables in a regression model is an important part of regression analysis. In a standardized regression model, the regression coefficient can be interpreted as the change in the response variable with respect to the standard deviation when the explanatory variable increases by the standard deviation in a situation where the values of the explanatory variables other than the corresponding explanatory variable are fixed. However, the size of the standardized regression coefficient is not a proper measure of the relative importance of each explanatory variable. In this paper, the estimator of the regression coefficient in multiple regression is expressed as a function of the correlation coefficient and the coefficient of determination. Furthermore, it is considered in terms of the effect of an additional explanatory variable and additional increase in the coefficient of determination. We also explore the relationship between estimates of regression coefficients and correlation coefficients in various plots. These results are specifically applied when there are two explanatory variables.

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7불균형자료를 위한 판별분석에서 HDBSCAN의 활용

저자 : 이보희 ( Bo-hui Lee ) , 김태헌 ( Tae-heon Kim ) , 최용석 ( Yong-seok Choi )

발행기관 : 한국통계학회 간행물 : 응용통계연구 34권 4호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 599-609 (11 pages)

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군집간의 개체 수의 차이가 큰 자료들을 불균형자료라고 한다. 불균형자료의 판별분석에서 다수 범주의 개체를 잘 분류하는 것 보다 소수 범주의 개체를 잘 분류하는 것이 더 중요하다. 그러나 개체 수가 상대적으로 작은 소수 범주의 개체를 개체 수가 상대적으로 많은 다수 범주의 개체로 오분류하는 경우가 많다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해 HDBSCAN과 SMOTE를 결합한 방법을 제안한다. HDBSCAN을 이용하여 소수 범주의 노이즈와 다수 범주의 노이즈를 제거하고 SMOTE를 적용하여 새로운 자료를 만들어낸다. 기존의 방법들과 성능을 비교하기 위하여 AUC와 F1 점수를 이용하였고 그 결과 대부분의 경우에 HDBSCAN과 SMOTE를 결합한 방법이 높은 성능 지표를 보였고, 불균형자료를 분류하는데 있어 뛰어난 방법으로 나타났다.


Data with a large difference in the number of objects between clusters are called unbalanced data. In discriminant analysis of unbalanced data, it is more important to classify objects in minority categories than to classify objects in majority categories well. However, objects in minority categories are often misclassified into majority categories. In this study, we propose a method that combined hierarchical DBSCAN (HDBSCAN) and SMOTE to solve this problem. Using HDBSCAN, it removes noise in minority categories and majority categories. Then it applies SMOTE to create new data. Area under the roc curve (AUC) and F1 scores were used to compare performance with existing methods. As a result, in most cases, the method combining HDBSCAN and synthetic minority oversampling technique (SMOTE) showed a high performance index, and it was found to be an excellent method for classifying unbalanced data.

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8비대칭-비정상 변동성 모형 평가를 위한 모수적-붓스트랩

저자 : 최선우 ( Sun Woo Choi ) , 윤재은 ( Jae Eun Yoon ) , 이성덕 ( Sung Duck Lee ) , 황선영 ( Sun Young Hwang )

발행기관 : 한국통계학회 간행물 : 응용통계연구 34권 4호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 611-622 (12 pages)

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본 논문에서는 변동성의 비대칭성과 비정상성을 동시에 고려하고 있다. 다양한 변동성 모형을 분석하고 있으며 모수적-붓스트랩을 통한 예측분포를 이용하여 변동성 모형의 예측성능을 비교하고 있다. 오차항 분포로서 표준정규분포 및 표준화 t-분포를 고려하였으며 1-시차 후 예측과 2-시차 후 예측을 미국의 다우지수 사례를 통해 설명하였다.


With a wide recognition that financial time series typically exhibits asymmetry patterns in volatility so called leverage effects, various asymmetric GARCH(1; 1) processes have been introduced to investigate asymmetric volatilities. A lot of researches have also been directed to non-stationary volatilities to deal with frequent high ups and downs in financial time series. This article is concerned with both asymmetric and non-stationary GARCH-type models. As a subsequent paper of Choi et al. (2020), we review various asymmetric and non-stationary GARCH(1; 1) processes, and in turn propose how to compare competing models using a parametric bootstrap methodology. As an illustration, Dow Jones Industrial Average (DJIA) is analyzed.

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9최대 전력수요 예측을 위한 시계열모형 비교

저자 : 권숙희 ( Sukhui Kwon ) , 김재훈 ( Jaehoon Kim ) , 손석만 ( Seokman Sohn ) , 이성덕 ( Sungduck Lee )

발행기관 : 한국통계학회 간행물 : 응용통계연구 34권 4호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 623-632 (10 pages)

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본 연구에서는 여러가지 시계열 모형 중 평활법(가법계절지수, 승법계절지수), 계절 ARIMA 모형, AR-ARCH 그리고 AR-GARCH 회귀모형을 이용하여 최대 전력수요를 예측하는 방법을 연구하였다. 이 때 가중평균모형으로 추세를 갖는 시계열 모형과 온도에 대한 회귀 모형을 적절한 가중치로 예측 정확도를 높이는 방법도 연구하였다. 결과적으로 AR-GARCH 회귀모형으로 예측하는 것이 가중 우수함을 보였다.


Through this study, we studied how to consider environment variables (such as temperatures, weekend, holiday) closely related to electricity demand, and how to consider the characteristics of Korea electricity demand. In order to conduct this study, Smoothing method, Seasonal ARIMA model and regression model with AR-GARCH errors are compared with mean absolute error criteria. The performance comparison results of the model showed that the predictive method using AR-GARCH error regression model with environment variables had the best predictive power.

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10통계공학을 위한 Python 패키지 응용

저자 : 장대흥 ( Dae-heung Jang )

발행기관 : 한국통계학회 간행물 : 응용통계연구 34권 4호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 633-658 (26 pages)

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통계공학은 실험계획법, 품질관리/품질경영, 신뢰성공학으로 구성된다. Python은 무료로 개방되어 있는 패키지로서 머신러닝, 데이터사이언스, 공학 및 그래픽 관련 패키지가 방대하다. 우리는 이러한 Python 패키지를 통계공학을 위한 기본 패키지로 유용하게 사용할 수 있다. 본 논문에서는 통계공학을 위한 Python 패키지 응용을 살펴보고 통계공학 관련 종합 Python projects가 필요함을 제안하였다.


Statistical engineering contains design of experiments, quality control/ management, and reliability engineering. Python is a free software environment for machine learning, data science, and graphics. Python package has many functions and libraries for statistical engineering. We can use Python package as a useful tool for statistical engineering. This paper shows applications of Python package for statistical engineering and suggests a total Python projects for statistical engineering.

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1혼합자료에서 독립성검정에 의한 연관성 측정

저자 : 이승천 ( Seung-chun Lee ) , 허문열 ( Moon Yul Huh )

발행기관 : 한국통계학회 간행물 : 응용통계연구 34권 4호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 523-536 (14 pages)

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두 확률변수의 연관성을 측정하는 측도는 많이 있으나, 이러한 측도는 같은 유형인 변수들 간의 관계를 측정하기 위한 것으로 여러 가지 유형의 변수들이 혼재되어 있는 혼합자료에서 사용하기는 곤란하다 본 논문에서는 두 확률변수의 독립성 검정을 통해 구한 p-값으로 혼합자료에서 사용될 수 있는 새로운 연관성 측도를 구하였으며, 이렇게 구하여진 연관성 측도가 혼합자료에서 변수들 간의 연관성을 비교하는데 유용하게 사용될 수 있음을 보였다.

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2관리도에서 Markov연쇄의 적용: 복습 및 새로운 응용

저자 : 박창순 ( Changsoon Park )

발행기관 : 한국통계학회 간행물 : 응용통계연구 34권 4호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 537-556 (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 해석적 해가 가능한 경우에도 이 과정이 복잡하여 Markov연쇄를 병행 사용하면 특성 규명이 명확해지며, 모의실험보다는 짧은 시간에 더 정밀한 결과를 얻을 수 있어 널리 이용되고 있다.

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3언론보도사례를 통해 본 통계발표상의 문제

저자 : 조진섭 ( Sinsup Cho )

발행기관 : 한국통계학회 간행물 : 응용통계연구 34권 4호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 557-574 (18 pages)

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공식통계 및 사회조사통계 정보들이 언론에 보도되는 과정에서 발생하는 여러 가지 문제점들을 사례중심으로 살펴보고 이의 해결방안에 대해 알아보았다.

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4통계학 용어의 증보

저자 : 허명회 ( Myung-hoe Huh )

발행기관 : 한국통계학회 간행물 : 응용통계연구 34권 4호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 575-578 (4 pages)

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통계학 용어의 국문화에 관련하여 1980년대 이래 한국통계학회의 활동을 돌아보고 2000년 이래 대두된 새 용어들을 제안한다. 기계학습과 관련된 통계학 용어가 속히 정립되어야 하고 전통적 용어들에 대하여도 지속적인 업데이트가 필요하다.

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5이항자료에 대한 예측구간

저자 : 류제복 ( Jea-bok Ryu )

발행기관 : 한국통계학회 간행물 : 응용통계연구 34권 4호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 579-588 (10 pages)

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신뢰구간 추정에 널리 사용되고 있는 Wald, Agresti-Coull, 그리고 베이지안 방법인 Jeffrey와 Bayes-Laplace를 예측구간에 적용하였다. 네 가지 방법의 수치적 비교를 위해서 포함확률, 평균포함확률, 평균제곱오차의 제곱근, 그리고 평균기대폭을 사용하였다. 비교결과 Wald 방법은 신뢰구간에서와 마찬가지로 예측구간에서도 바람직하지 않았고 신뢰구간에서 선호되던 Agresti-Coull 방법은 예측구간에서는 너무 보수적이라 적절치 않다. 반면에 Jeffrey와 Bayes-Laplace 방법은 적절하였고, 특히 Jeffrey 방법은 신뢰구간의 경우에서와 마찬가지로 예측구간에서도 바람직하였다.

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6다중회귀에서 회귀계수 추정량의 특성

저자 : 강명욱 ( Myung-wook Kahng )

발행기관 : 한국통계학회 간행물 : 응용통계연구 34권 4호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 589-597 (9 pages)

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단순회귀와 다중회귀에서 회귀계수의 의미는 차이가 있고 회귀계수의 추정값은 같지 않을 뿐 아니라 그 부호가 서로 다른 경우도 발생한다. 회귀모형에서 설명변수의 상대적 기여도의 파악은 회귀분석의 수행의 중요한 부분이다. 표준화 회귀모형에서 표준화 회귀계수는 해당 설명변수를 제외한 나머지 설명변수의 값이 고정되어있는 상황에서 설명변수가 표준편차만큼 증가하였을 때 반응변수가 표준편차를 기준으로 얼마나 변화했는가로 해석할 수 있지만 표준화 회귀계수의 크기가 각 설명변수의 상대적 중요도를 나타내는 척도라고 할 수 없음은 잘 알려져 있다. 본 논문에서는 다중회귀에서 회귀계수의 추정량을 상관계수와 결정계수의 함수로 나타내고 이를 추가적인 설명력과 추가적인 결정계수의 관점에서 생각해 본다. 또한 다양한 산점도에서의 상관계수와 회귀계수 추정값의 관계를 알아보고 설명변수가 두 개인 경우에 구체적으로 적용해 본다.

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7불균형자료를 위한 판별분석에서 HDBSCAN의 활용

저자 : 이보희 ( Bo-hui Lee ) , 김태헌 ( Tae-heon Kim ) , 최용석 ( Yong-seok Choi )

발행기관 : 한국통계학회 간행물 : 응용통계연구 34권 4호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 599-609 (11 pages)

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군집간의 개체 수의 차이가 큰 자료들을 불균형자료라고 한다. 불균형자료의 판별분석에서 다수 범주의 개체를 잘 분류하는 것 보다 소수 범주의 개체를 잘 분류하는 것이 더 중요하다. 그러나 개체 수가 상대적으로 작은 소수 범주의 개체를 개체 수가 상대적으로 많은 다수 범주의 개체로 오분류하는 경우가 많다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해 HDBSCAN과 SMOTE를 결합한 방법을 제안한다. HDBSCAN을 이용하여 소수 범주의 노이즈와 다수 범주의 노이즈를 제거하고 SMOTE를 적용하여 새로운 자료를 만들어낸다. 기존의 방법들과 성능을 비교하기 위하여 AUC와 F1 점수를 이용하였고 그 결과 대부분의 경우에 HDBSCAN과 SMOTE를 결합한 방법이 높은 성능 지표를 보였고, 불균형자료를 분류하는데 있어 뛰어난 방법으로 나타났다.

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8비대칭-비정상 변동성 모형 평가를 위한 모수적-붓스트랩

저자 : 최선우 ( Sun Woo Choi ) , 윤재은 ( Jae Eun Yoon ) , 이성덕 ( Sung Duck Lee ) , 황선영 ( Sun Young Hwang )

발행기관 : 한국통계학회 간행물 : 응용통계연구 34권 4호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 611-622 (12 pages)

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본 논문에서는 변동성의 비대칭성과 비정상성을 동시에 고려하고 있다. 다양한 변동성 모형을 분석하고 있으며 모수적-붓스트랩을 통한 예측분포를 이용하여 변동성 모형의 예측성능을 비교하고 있다. 오차항 분포로서 표준정규분포 및 표준화 t-분포를 고려하였으며 1-시차 후 예측과 2-시차 후 예측을 미국의 다우지수 사례를 통해 설명하였다.

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9최대 전력수요 예측을 위한 시계열모형 비교

저자 : 권숙희 ( Sukhui Kwon ) , 김재훈 ( Jaehoon Kim ) , 손석만 ( Seokman Sohn ) , 이성덕 ( Sungduck Lee )

발행기관 : 한국통계학회 간행물 : 응용통계연구 34권 4호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 623-632 (10 pages)

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본 연구에서는 여러가지 시계열 모형 중 평활법(가법계절지수, 승법계절지수), 계절 ARIMA 모형, AR-ARCH 그리고 AR-GARCH 회귀모형을 이용하여 최대 전력수요를 예측하는 방법을 연구하였다. 이 때 가중평균모형으로 추세를 갖는 시계열 모형과 온도에 대한 회귀 모형을 적절한 가중치로 예측 정확도를 높이는 방법도 연구하였다. 결과적으로 AR-GARCH 회귀모형으로 예측하는 것이 가중 우수함을 보였다.

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10통계공학을 위한 Python 패키지 응용

저자 : 장대흥 ( Dae-heung Jang )

발행기관 : 한국통계학회 간행물 : 응용통계연구 34권 4호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 633-658 (26 pages)

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통계공학은 실험계획법, 품질관리/품질경영, 신뢰성공학으로 구성된다. Python은 무료로 개방되어 있는 패키지로서 머신러닝, 데이터사이언스, 공학 및 그래픽 관련 패키지가 방대하다. 우리는 이러한 Python 패키지를 통계공학을 위한 기본 패키지로 유용하게 사용할 수 있다. 본 논문에서는 통계공학을 위한 Python 패키지 응용을 살펴보고 통계공학 관련 종합 Python projects가 필요함을 제안하였다.

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