전수층 무응답 편향보정 추정법에 관한 연구

정희영 ( Hee Young Chung ) , 신기일 ( Key-il Shin )  한국통계학회, 응용통계연구 [2020] 제33권 제4호, 409~420페이지(총12페이지)

사업체조사에서는 흔히 수정절사법이 사용되며 이 방법을 사용함으로써 표본의 수를 줄이면서도 추정의 정확성을 향상 시킬 수 있다. 그러나 전수층의 무응답률은 크게 높아지고 있으며 예비표본을 이용한 표본대체가 불가능하기 때문에 전수층에서 발생한 무응답은 추정의 정확성을 크게 떨어뜨리고 있다. 특히 무응답이 관심변수에 영향을 받는 경우에는 편향이 발생할 가능성이 매우 높기 때문에 이를 적절히 처리하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 전수층에서 발생한 무응답을 적절히 처리하는 방법의 하나로 편향보정 추정법을 제안하였다. 특히 Chung과 Shin(2020)에서 제안한 편향보정 추정량을 전수층 편향보정에 적용하였으며 전수층이라는 특수한 경우에 맞는 새로운 추정 방법을 제안하였다. 또한 모의실험을 통해 제안된 방법의 우수성을 살펴보았으며 실제 자료 분석을 실시하여 본...

TAG super population model, linear response rate model, power response rate model, gamma distribution, log-normal distribution, 초모집단 모형, 선형 응답률 모형, 파워형 응답률 모형, 감마분포, 로그-정규분포

R를 활용한 인구변동요인 산정과 인구추계 시스템

오진호 ( Jinho Oh )  한국통계학회, 응용통계연구 [2020] 제33권 제4호, 421~437페이지(총17페이지)

본 논문은 최근에 널리 사용되고 있는 R 프로그램으로 출산율, 사망률, 국제이동률을 예측하고 이들 결과를 Leslie 행렬에 대입해 인구추계 산출하는 방법을 소개한다. 특히 Kaneko (2003)가 제안한 출산율의 일반화로그감마모형, Li 등 (2013)의 사망률 LC-ER 모형, Ramsay와 Silverman (2005)가 제안한 국제이동률의 함수적데이터모형을 시현할 수 있도록 하였다. 최근 R로 구현된 대표적인 인구추계 패키지로 demography, bayesPop가 소개되고 있으나, 이는 Human Mortality Database (HMD), Human Fertility Database (HFD)에 업로드된 자료에 한에서만 분석 이 가능하고 기타 데이터를 적용하기 위해서는 자료 변경과 수정이 요구된다...

TAG fertility rate, mortality rate, migration rate, Leslie matrix, population projection, 출산율, 사망률, 국제이동률, Leslie 행렬, 인구추계

메타분석의 선택 편향 보정을 위한 쌍별 유사가능도 접근법

국성희 ( Sunghee Kuk ) , 이우주 ( Woojoo Lee )  한국통계학회, 응용통계연구 [2020] 제33권 제4호, 439~449페이지(총11페이지)

메타 분석은 여러 연구 결과들을 종합시켜주는 분석 방법 중 하나이다. 이 때 수집되는 연구 문헌들은 소규모 연구인 경우 통계적으로 유의한 결과를 보이는 연구가 출간될 확률이 높기 때문에, 선택 편향의 특수한 경우인 출판 편향이 종종 발생한다. 선택 편향을 보정하는 방법에는 조건부 가능도와 가중 추정 방정식이 있는데 이 방법들은 실제얻기 힘든 정확한 선택 확률 모형을 필요로한다. 반면 쌍별 유사가능도 접근법은 선택 확률 모형을 정확히 알 수 없는 경우에도 선택 편향을 보정할 수 있는 방법으로 제안되었다. 본 논문은 메타분석에서 쌍별 유사가능도 접근법의 성능과 문제점을 수치적으로 연구한다.

TAG meta-analysis, pairwise pseudolikelihood, publication bias, selection bias, 메타 분석, 선택 편향, 쌍별 유사가능도, 출판 편향

붓스트랩에 기초하여 조정한 관리한계를 사용하는 CCC-r 관리도의 성능

김민지 ( Minji Kim ) , 이재헌 ( Jaeheon Lee )  한국통계학회, 응용통계연구 [2020] 제33권 제4호, 451~466페이지(총16페이지)

CCC-r 관리도는 불량률이 매우 낮은 고품질 공정을 관리하는 데 효율적이라고 알려져 있다. 대부분의 공정에서 공정 모수의 값은 알려져 있지 않기 때문에 제1국면에서 이를 추정해야 하는데, 표본의 크기가 충분히 크지 않은 경우 추정 오차가 발생하여 원하는 관리상태에서의 성능을 만족하지 못하는 경우가 발생한다. 뿐만 아니라 제1국면에서 추출하는 표본에 따른 산포로 인하여 관리상태일 때의 성능의 산포 또한 커지게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 이 논문에서는 관리상태일 때 신호까지의 평균관측개수가 사전에 정한 확률로 목표하는 값보다 큰 값을 갖도록, 붓스트랩 알고리즘을 사용하여 CCC-r 관리도의 관리한계를 조정하는 절차를 제안하였다. 이때 고품질 공정에 적용하기 위하여 최대우도추정량 대신 베이즈추정량을 사용하여 불량률을 추정하였다. 다양한 상황에 대...

TAG average number of observations to signal, Bayes estimator, bootstrap algorithm, CCC-r chart, Phase I, 신호까지의 평균관측개수, 베이즈추정량, 붓스트랩, CCC-r 관리도, 제1국면

이분산 시계열 모형에서 모수의 변화에 대한 모니터링 절차의 점근 성질

김수택 ( Soo Taek Kim ) , 오해준 ( Hae June Oh )  한국통계학회, 응용통계연구 [2020] 제33권 제4호, 467~482페이지(총16페이지)

본 논문은 이분산성을 갖는 위치-척도 시계열 모형에서 모수의 변화에 대한 모니터링 절차를 연구한다. 모니터링 절차에서 수정된 잔차의 누적합을 이용한 탐지기를 소개하고 귀무가설과 대립가설 하에서 각각 모니터링 절차에 대한 점근적 성질을 규명한다. 그리고 모의실험과 사례 분석을 통하여 제안한 모니터링 방법의 성능이 우수함을 확인한다.

TAG monitoring procedure, parameter change, sequential procedures, location-scale time series, modified residual CUSUM, 모니터링 절차, 모수 변화, 축차적 절차, 위치-척도 시계열, 수정된 잔차의 누적합

산업군별 온라인 뉴스에 기초한 감성 예측변수를 포함하는 심층 신경망모형에 의한 주가 예측

임준형 ( Jun Hyeong Lim ) , 손영숙 ( Young Sook Son )  한국통계학회, 응용통계연구 [2020] 제33권 제4호, 483~497페이지(총15페이지)

본 연구에서는 심층 신경망모형을 사용하여 KOSPI 100의 개별 종목인 기아차 및 신세계의 주가를 예측하였다. 예측변수로는 흔히 사용되었던 기술적 변수들과 함께 온라인 뉴스로부터 도출된 감성변수를 사용하였다. 특히 소셜 네트워크 분석을 활용하여 분류된 산업군에 특화된 감성사전을 구축한 후, 감성분석을 통하여 산업군에 속하는 각 기업들의 감성점수의 평균을 산업군 감성변수로 생성하였다. 여러 예측변수들의 조합으로 이루어진 모형들 중에서 기술적 변수와 산업군의 온라인 뉴스에 기초한 감성변수를 함께 사용하였을 때 우수한 예측력과 수익률을 보여주었다.

TAG prediction of stock prices, deep neural network, social network analysis, online news, emotional variable, 주가예측, 심층 신경망, 소셜 네트워크 분석, 온라인 뉴스, 감성변수

선거예측의 대안적 방법에 대한 사례연구

류제복 ( Jea-bok Ryu )  한국통계학회, 응용통계연구 [2020] 제33권 제4호, 499~509페이지(총11페이지)

본 연구에서는 제19대 대통령선거와 제7회 전국동시지방선거(광역단체장선거) 여론조사자료를 이용해서 후보지지율, 당선가능성 및 정당지지율의 관계를 비교, 분석하였다. 사례연구결과 당선가능성과 정당지지율을 이용해서 당선자를 예측하는 대안적 방법이 선거예측의 정확성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.

TAG vote expectation, vote intension, party approval rate, mean absolute error, 당선가능성, 후보지지율, 정당지지율, 평균절대오차

단세포 RNA 시퀀싱 데이터를 위한 가중변수 스펙트럼 군집화 기법

박민영 ( Min Young Park ) , 박세영 ( Seyoung Park )  한국통계학회, 응용통계연구 [2020] 제33권 제4호, 511~526페이지(총16페이지)

단세포 RNA 시퀀싱 데이터(single-cell RNA-sequencing data, 이하 단세포 RNA 데이터)는 세포 조직으로부터 추출한 각 단세포 별 유전자의 신호를 기록한 데이터로, 세포 간의 이질성을 파악하는 것을 주요 목적으로 한다. 그러나 단세포 RNA 데이터는 샘플링 및 기술적인 한계로 인해 결측비율이 높고, 노이즈가 크다. 이러한 이유 때문에 기존의 군집화 방법을 적용하는 데에 한계가 존재한다. 본 논문에서는 단세포 RNA 데이터 분석에서 모티브를 얻어 스펙트럼 군집화(spectral clustering) 기반의 방법을 제안한다. 특히 유사도 행렬(similarity matrix) 계산에서 유전자 별로 가중치를 부여하여 기존의 단세포 데이터 분석 방법과 차별화하였다. 제안하는 군집화 방법은 유전자별 가...

TAG single-cell RNA-sequencing data, spectral clustering, variable weight, optimization, 단세포 RNA 시퀀싱 데이터, 스펙트럼 군집화 기법, 변수 선택

Nonparametric two sample tests for scale parameters of multivariate distributions

( Atul R Chavan ) , ( Digambar T Shirke )  한국통계학회, CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) [2020] 제27권 제4호, 397~412페이지(총16페이지)

단세포 RNA 시퀀싱 데이터(single-cell RNA-sequencing data, 이하 단세포 RNA 데이터)는 세포 조직으로부터 추출한 각 단세포 별 유전자의 신호를 기록한 데이터로, 세포 간의 이질성을 파악하는 것을 주요 목적으로 한다. 그러나 단세포 RNA 데이터는 샘플링 및 기술적인 한계로 인해 결측비율이 높고, 노이즈가 크다. 이러한 이유 때문에 기존의 군집화 방법을 적용하는 데에 한계가 존재한다. 본 논문에서는 단세포 RNA 데이터 분석에서 모티브를 얻어 스펙트럼 군집화(spectral clustering) 기반의 방법을 제안한다. 특히 유사도 행렬(similarity matrix) 계산에서 유전자 별로 가중치를 부여하여 기존의 단세포 데이터 분석 방법과 차별화하였다. 제안하는 군집화 방법은 유전자별 가...

TAG data depth, scale parameters, two sample test, permutation test

Bayesian estimation for the exponential distribution based on generalized multiply Type-II hybrid censoring

( Young Eun Jeon ) , ( Suk-bok Kang )  한국통계학회, CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) [2020] 제27권 제4호, 413~430페이지(총18페이지)

단세포 RNA 시퀀싱 데이터(single-cell RNA-sequencing data, 이하 단세포 RNA 데이터)는 세포 조직으로부터 추출한 각 단세포 별 유전자의 신호를 기록한 데이터로, 세포 간의 이질성을 파악하는 것을 주요 목적으로 한다. 그러나 단세포 RNA 데이터는 샘플링 및 기술적인 한계로 인해 결측비율이 높고, 노이즈가 크다. 이러한 이유 때문에 기존의 군집화 방법을 적용하는 데에 한계가 존재한다. 본 논문에서는 단세포 RNA 데이터 분석에서 모티브를 얻어 스펙트럼 군집화(spectral clustering) 기반의 방법을 제안한다. 특히 유사도 행렬(similarity matrix) 계산에서 유전자 별로 가중치를 부여하여 기존의 단세포 데이터 분석 방법과 차별화하였다. 제안하는 군집화 방법은 유전자별 가...

TAG Bayes estimator, exponential distribution, generalized multiply Type-II hybrid censoring, informative prior, loss function, maximum likelihood estimator, noninformative prior

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