호흡곤란 환자 퇴원 결정을 위한 벌점 로지스틱 회귀모형

박철용,계묘진,Park, Cheolyong,Kye, Myo Jin 한국데이터정보과학회 2013 한국데이터정보과학회지 Vol.24 No.1

이 논문에서는 호흡곤란을 주호소로 내원한 668명의 환자를 대상으로 11개 혈액검사 결과를 이용하여 퇴원여부를 결정하는 벌점 이항 로지스틱 회귀 기반 통계모형을 유도하였다. 구체적으로 $L^2$ 벌점에 근거한 능형 모형과 $L^1$ 벌점에 근거한 라소 모형을 고려하였다. 이 모형의 예측력 비교 대상으로는 일반 로지스틱 회귀의 11개 전체 변수를 사용한 모형과 변수선택된 모형이 사용되었다. 10-묶음 교차타당성 (10-fold cross-validation) 비교 결과 능형 모형의 예측력이 우수한 것으로 나타났다. In this paper, penalized binary logistic regression models are employed as statistical models for determining the discharge of 668 patients with a chief complaint of dyspnea based on 11 blood tests results. Specifically, the ridge model based on $L^2$ penalty and the Lasso model based on $L^1$ penalty are considered in this paper. In the comparison of prediction accuracy, our models are compared with the logistic regression models with all 11 explanatory variables and the selected variables by variable selection method. The results show that the prediction accuracy of the ridge logistic regression model is the best among 4 models based on 10-fold cross-validation.

한국 증권시장의 주가변동성에 관한 실증적 연구

박철용 한국산학경영학회 2003 산학경영연구 Vol.16 No.-

본 연구에서는 French, Schwert, & Stambaugh와 Schwert의 연구에 사용된 방법을 이용하여 한국 증권시장에서 주식수익률의 변동성의 특징을 분석하였다. 본 연구에 사용된 모형은 주식시장의 변동성의 시계열 특성에 대한 보다 조직적 분석을 제공한다. 간단히 말하면, 이 모형들은 일별 수익률로부터 자기회귀 및 계절적 영향을 제거함으로써 예기치 못한 수익률을 추정할 수 있게 한다. 그리고 나서 자기회귀 및 계절적 모형에 예기치 못한 수익률의 절대값을 이용하여 주가변동성을 예측하였다 분석결과 첫째, 총체적 주식수익률의 움직임에 대한 지속성은 미약하고, 자기회귀모형에 비정상성이 있을 수 있음을 알 수 있었다. 또한, 일별 주가변동성의 움직임이 주식수익률의 움직임보다 훨씬 예측가능하다는 것을 발견하였다. 둘째, 변동성의 증가가 미래 기대수익률을 증가시킨다는 증거는 미약하고, 변동성이 시차 주식수익률과 관계가 있다는 사실을 알 수 있었다. There are several stylized facts concerning stock return volatility. First, it is persistent, so an increase in current volatility lasts for many periods. Second, stock volatility increases after stock prices fall. Third, stock volatility is related to macroeconomic volatility, recessions, and banking crises. On the other hand, there are many competing parametric models to represent conditional heteroskedasticity of stock returns. For this article, I adopt the strategy followed by French, Schwert, and Stambaugh(1987) and Schwert(1989, 1990). The models in this article provide a more structured analysis of the time-series properties of stock market volatility. Briefly, these models remove autoregressive and seasonal effects from daily returns to estimate unexpected returns. Then the absolute values of the unexpected returns are used in an autoregressive model to predict stock volatility.

Statistically Proper Multiple Range Tests for a Within Subject Factor in a Repeated Measures Design

박철용,박상범 한국데이터정보과학회 2007 한국데이터정보과학회지 Vol.18 No.2

It is a common practice in many research areas that multiple range tests for a between subject factor such as Tukey are applied to a within subject factor in a repeated measures design. Tukey procedure, however, sometimes detects no pairs with different means even when the hypothesis of all equal level means is rejected. This study attempts to provide a rationale for the proposition that Tukey is inappropriate post hoc procedure for a within subject factor in which the observations are correlated. We introduce two multiple range tests, Bonferroni and Scheffe, for a within subject factor and show that Bonferroni is more appropriate than Scheffe for pairwise multiple comparisons. Subsequent simulation study indicates that Tukey has significantly less power than Bonferroni in detecting actual difference between means of some pairs when the observations of a within subject factor are highly correlated.

엑셀 VBA를 이용한 이분형 로지스틱 회귀모형 교육도구 개발

박철용,최현석,Park, Cheolyong,Choi, Hyun Seok 한국데이터정보과학회 2014 한국데이터정보과학회지 Vol.25 No.2

이분형 로지스틱 회귀분석은 양적 혹은 질적 설명변수를 이용해서 이분형 반응변수를 설명하는 하나의 통계적인 기법이다. 이 모형에서는 반응변수가 1이 될 확률을 설명변수들의 선형결합의 변환(혹은 함수)으로 설명하고자 한다. 이 개념에 대한 이해가 비통계학자들이 이분형 로지스틱 회귀모형을 이해하는데 있어서 넘어야 할 커다란 장벽 중의 하나이다. 이 연구에서는 이분형 로지스틱 회귀모형의 필요성을 엑셀 VBA를 이용하여 설명하는 교육도구를 개발하고자 한다. 반응변수가 1이 될 확률을 설명변수의 선형함수로 모형화 할 때의 문제점과 선형결합에 대한 변환을 통해 이 문제점이 어떻게 해소되는지 보여준다. Binary logistic regression analysis is a statistical technique that explains binary response variable by quantitative or qualitative explanatory variables. In the binary logistic regression model, the probability that the response variable equals, say 1, one of the binary values is to be explained as a transformation of linear combination of explanatory variables. This is one of big barriers that non-statisticians have to overcome in order to understand the model. In this study, an educational tool is developed that explains the need of the binary logistic regression analysis using Excel VBA. More precisely, this tool explains the problems related to modeling the probability of the response variable equal to 1 as a linear combination of explanatory variables and then shows how these problems can be solved through some transformations of the linear combination.

최적 시계열 모형에 기초한 오존주의보 날짜 예측

박철용,김현일,Park, Cheol-Yong,Kim, Hyun-Il 한국데이터정보과학회 2009 한국데이터정보과학회지 Vol.20 No.2

이 논문에서는 대구 두 개 동의 시간별 오존농도를 예측하는 모형으로 회귀, 자기회귀누적이동평균, 자기회귀누적이동평균 오차를 가지는 회귀 같은 선형모형들을 고려하였다. 평균제곱오차제곱근에 근거하여 보았을 때 한 개 동에서는 자기회귀누적이동평균 모형이 최적의 모형으로 선택되었고, 다른 동에서는 자기회귀누적이동평균 오차를 가지는 회귀 모형이 최적 모형으로 선택되었다. 이 최적의 모형으로부터 나온 잔차들의 변동석 분석을 수행하였는데 이를 통해 120 ppb를 넘는 오존 주의보 날짜를 예측하였다. 2000년에서 2003년까지의 훈련용 자료에 근거하여 보았을 때 잔차값의 경계값으로 35 ppb를 잡았을 때 오존주의보 날짜를 예측하는데 좋은 결과를 보였다. 하나의 동에서는 2004년의 오존주의보가 발령된 이틀 중 하루와 나머지 주의보가 발령되지 않은 364일을 모두 정확히 예측하였다. 다른 동에서는 2004년의 오존주의보가 발령된 하루와 주의보가 발령되지 않은 365일을 모두 정확히 예측하였다. In this article, we consider linear models such as regression, ARIMA (autoregressive integrated moving average), and regression+ARIMA (regression with ARIMA errors) for predicting hourly ozone concentration level in two areas of Daegu. Based on RASE(root average squared error), it is shown that the ARIMA is the best model in one area and that the regression+ARIMA model is the best in the other area. We further analyze the residuals from the optimal models, so that we might predict the ozone warning days where at least one of the hourly ozone concentration levels is over 120 ppb. Based on the training data in the years from 2000 to 2003, it is found that 35 ppb is a good cutoff value of residulas for predicting the ozone warning days. In on area of Daegu, our method predicts correctly one of two ozone warning days of 2004 as well as all of the remaining 364 non-warning days. In the other area, our methods predicts correctly all of one ozone warning days and 365 non-warning days of 2004.

銀行의 原價情報 活用方案에 관한 硏究

朴哲龍 西原大學校 經營科學硏究所 1999 經營硏究 Vol.8 No.1

사영에 근거한 면접 점수의 통계적 모형

박철용,김현욱,Park, Cheol-Yong,Kim, Hyun-Wook 한국데이터정보과학회 2012 한국데이터정보과학회지 Vol.23 No.3

이 연구에서는 면접 점수가 발생되는 통계적 모형을 사영에 근거하여 제시하였다. 이 모형은 피면접자의 개인별 참값과 이와 관련된 변수값이 2차원 평면의 X와 Y축의 값으로 주어졌을 때, 심사위원의 시각을 X축과의 각도로 생각하여 이 축에 사영된 값으로서 심사위원의 면접 점수의 평균으로 잡는 방법이다. 이 값에 개인적 편향과 관측 오차를 더해져 심사위원의 관측 면접 점수가 얻어지게 된다. 이 통계적 모형을 사용하여 흔히 사용되고 있는 면접 점수 표준화 방법인 절사평균법, 순위평균법, z-점수평균법을 비교하였다. 이 모의실험에서는 두 가지 면접 형태, 두 가지 면접자 수, 두 가지 면접자의 전문성 정도, 실제 점수와 관련된 변수 간의 분포 두 가지와 세 가지 상관계수가 고려되었다. In this study, we propose a statistical model based on projection that generates interview scores. In this model, each interviewee's true score and its related variable are viewed as X, Y values respectively in the two dimensional plane, and each interviewer's score is the projected score of true score X to the axis rotated by some angle, which reflects the interviewer's perspective. Each interviewer's observed interview score is obtained by adding personal bias and observed error to this projected score. We compared commonly used standardizing methods of interview scores such as trimmed mean method, rank method, and z-score method based on the proposed statistical model. In this simulation, two types of interview methods, two numbers of interviewers, two degrees of interviewers' expertise and two distributions and three correlations between actual score and its related variable are all considered.

韓國 證券市場의 株價變動性에 對한 實證的 硏究

朴哲龍 西原大學校 經營科學硏究所 1998 經營硏究 Vol.7 No.1

공동주택 환기설비와 실내공기질 개선

박철용 한국건축친환경설비학회 2017 건축환경설비 Vol.11 No.1

回歸分析을 이용한 柱價變動性 檢定

朴哲龍 西原大學校 經營科學硏究所 2001 經營硏究 Vol.10 No.1