On hierarchical clustering in sufficient dimension reduction

( Chaeyeon Yoo ) , ( Younju Yoo ) , ( Hye Yeon Um ) , ( Jae Keun Yoo )  한국통계학회, CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) [2020] 제27권 제4호, 431~443페이지(총13페이지)

TAG central subspace, hierarchical clustering, informative predictor subspace, K-means clustering, multivariate slicing, sufficient dimension reduction

Moderately clipped LASSO for the high-dimensional generalized linear model

( Sangin Lee ) , ( Boncho Ku ) , ( Sunghoon Kown )  한국통계학회, CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) [2020] 제27권 제4호, 445~458페이지(총14페이지)

TAG generalized linear model, moderately clipped LASSO, oracle property, variable selection

Statistical analysis of the employment future for Korea

( Sanghyuk Leea ) , ( Sang-gue Parka ) , ( Chan Kyu Leeb ) , ( Yaeji Lim )  한국통계학회, CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) [2020] 제27권 제4호, 459~468페이지(총10페이지)

TAG automation, employment, job clustering, job replacement, weighted ability rate of substitution

Bayesian and maximum likelihood estimation of entropy of the inverse Weibull distribution under generalized type I progressive hybrid censoring

( Kyeongjun Lee )  한국통계학회, CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) [2020] 제27권 제4호, 469~486페이지(총18페이지)

TAG generalized type I progressive hybrid censoring, inverse Weibull distribution, Lindley approximation, maximum likelihood estimation, maximum product spacings estimation

Volatility clustering in data breach counts

( Hyunoo Shim ) , ( Changki Kim ) , ( Yang Ho Choi )  한국통계학회, CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) [2020] 제27권 제4호, 487~500페이지(총14페이지)

TAG data breach, cyber risk, volatility clustering, INGARCH, covariate

특별기고: 국내 통계학계에 기여한 김준보 선생의 업적과 시사점

최종후 ( Jong Hoo Choi )  한국통계학회, 응용통계연구 [2020] 제33권 제3호, 229~238페이지(총10페이지)

국내 대학에 ‘통계학과’가 최초로 개설된 해는 1962년이니 국내 대학에 통계학이 독자적인 학문 영역으로 자리 잡은지 어언 57년이 지났다. 김준보 선생은 국내 대학 최초 통계학과인 고려대 통계학과에 처음으로 부임한 전임 교원으로 이 땅 통계학 여명기에 통계학 교재 저술에 힘썼으며, 또한 1971년 한국통계학회 창설을 주도하고 초대 회장을 맡아 국내에 통계학이 독자적 학문영역으로 자리매김 할 수 있는 초석을 마련하셨다. 본고에서는 두 가지 논의를 중심으로 연구한다. 하나는 한국통계학회 태동과 김준보 선생, 다른 하나는 이 땅 통계학 여명기에 선생이 저술한 통계학 분야 두 권의 책을 개관한다. 『현대통계학 : 통계와 추계의 종합체계』(Kim, 1954), 『추측통계 : 표본조사와 실험계획법 입문』(Kim, 1956)이 그것이다.

TAG Dr, Junbo Kim, Korean Statistical Society, Modern Statistics, Inferential Statistics, 김준보, 한국통계학회, 현대통계학, 추측통계

건강수준의 측정 및 평점화 모형의 설계

오필재 ( Piljae Oh ) , 김현철 ( Hyeoncheol Kim ) , 권혁성 ( Hyuksung Kwon )  한국통계학회, 응용통계연구 [2020] 제33권 제3호, 239~256페이지(총18페이지)

최근 기대수명의 증가로 건강에 대한 관심이 늘어나고 있으며 이에 따라 건강관련 산업 및 서비스에 대한 수요도 증가하고 있다. 개인의 건강상태를 다양한 요소들을 이용하여 평가하고 분류할 수 있는 방법을 통해 다양한 건강관련 프로그램 및 서비스를 보다 합리적으로 운영할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 기존 연구를 통해 잘 알려진 건강상태 관련 요인들을 이용하여 건강수준을 측정하고 평점화하는 방안을 제시하였다. 이를 위해 신용평가모형의 변수 선정과 범주화, 모형 도출, 평점화로 이어지는 일련의 과정에서 사용하는 방법론을 도입하였고 모형의 적합을 위해서 국민건강보험공단에서 제공하는 표본 코호트 DB를 이용하였다. 본 연구에서 도출된 건강수준 평가모형은 헬스케어 및 건강관련 서비스에 대한 구조 설계 및 운영에 적절하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

TAG Cohort DB, credit scoring model, health status, logistic regression, scoring method, 건강수준, 로지스틱 회귀분석, 신용평가모형, 평점화, 표본 코호트DB

다변량 지수평활모형을 이용한 환율 분석

이연하 ( Yeonha Lee ) , 성병찬 ( Byeongchan Seong )  한국통계학회, 응용통계연구 [2020] 제33권 제3호, 257~267페이지(총11페이지)

본 논문은 단변량 지수평활법의 확장된 형태인 다변량 지수평활법을 소개하고 다변량 시계열 분석에 활용한다. 다변량 지수평활법은 한 개의 오차를 기반으로 하는 상태공간모형을 이용하여 추정의 편리성을 제고하며, 다변량 시계열간의 잠재적인 상호연관성을 활용하여 적합도 및 예측력을 향상시킨다. 다변량 지수평활법의 성능을 평가하기 위하여 월별 원/달러 및 원/파운드 환율자료를 분석하고 예측한다. 대안 모형의 예측 결과와 비교하여 다변량 지수평활법의 우수성을 확인한다.

TAG exponential smoothing methods, vector innovations structural time series frameworks, multivariate time series, state space models, 지수평활법, 벡터 이노베이션 구조 시계열, 다변량 시계열, 상태공간모형

시간경로 유전자 발현자료에서 패턴일치지수와 적응 최근접 이웃을 활용한 결측값 대치법

신혜서 ( Heyseo Shin ) , 김동재 ( Dongjae Kim )  한국통계학회, 응용통계연구 [2020] 제33권 제3호, 269~280페이지(총12페이지)

시간경로 유전자 발현 자료는 마이크로어레이 실험을 시간에 따라 관측한 대용량의 자료로 유전자 발현 수준을 동시에 파악할 수 있다. 하지만 실험 과정이 복잡하여 다양한 원인들에 의해 결측값이 자주 발생한다. 본 논문에서는 시간경로 유전자 발현 자료에 대한 결측값을 추정하는 방법으로 패턴 적응 최근접 이웃(pattern consistency index adaptive nearest neighbors; PANN) 방법을 제안하였다. 이 방법은 국소적 특징을 반영하는 적응 최근접 이웃(adaptive nearest neighbors; ANN) 방법과 관측 시점간 유전자 발현의 일치 정도를 고려하는 패턴일치지수를 결합시킨 것이다. 제안한 PANN 방법의 효능을 평가하기 위하여 두 가지의 실제 시간경로 자료들을 사용하여 몬테카를로 모의실험(Monte Carlo s...

TAG missing values imputation, adaptive nearest neighbors, pattern consistency index, time course gene expression data, 결측값 대치법, 적응 최근접 이웃, 패턴일치지수, 마이크로어레이 자료, 시간경로 유전자 발현 자료, 국소적

다변량 경시적 자료 분석을 위한 공분산 행렬의 모형화 비교 연구

곽나영 ( Na Young Kwak ) , 이근백 ( Keunbaik Lee )  한국통계학회, 응용통계연구 [2020] 제33권 제3호, 281~296페이지(총16페이지)

같은 개체로부터 반복 측정한 자료를 경시적 자료(longitudinal data)라고 한다. 이러한 자료를 분석하려면 흔히 사용되는 횡단 자료 분석과는 다른 분석 방법이 필요하다. 즉, 경시적 자료에서 공변량의 효과를 추정할 때에는 반복 측정된 결과 간의 상관성을 고려해야 하며, 따라서 공분산행렬을 모형화 하는 것이 매우 중요하다. 그러나 추정해야 할 모수가 많고, 추정된 공분산행렬이 양정치성을 만족해야 하므로 공분산 행렬의 모형화는 쉽지 않다. 특히 다변량 경시적 자료분석을 위한 공분산행렬의 모형화는 더욱더 심층적인 방법론을 사용해야 한다. 본 논문은 다변량 경시적 자료분석을 위한 공분산행렬을 모형화하기 위해 두 가지 방법론을 고찰한다. 두 방법 모두 수정된 콜레스키 분해(modified Cholesky decomposition)를 이...

TAG correlation matrix, hypersphere decomposition, modified Cholesky decomposition, positive definite, variance-correlation decomposition, 다변량 경시적 자료, 공분산 행렬 모형화, 수정된 콜레스키 분해, 양정치성, 초구분해

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