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박진표 慶南大學校 附設 基礎科學硏究所 1994 硏究論文集 Vol.6 No.-
本 論文의 目的은 多變量 자료에서 異常値들을 찾는 방법을 연구하는데 있다. 대부분의 데이타들이 따르는 경향에서 벗어나는 이상치들을 찾기위해서 high breakdown point를 갖는 Robust estimator를 이용하는 방법을 제시하고, Robust estimator에 대한 특성을 연구하였다.
박진표 慶南大學校 附設 工業技術硏究所 2002 硏究論文集 Vol.20 No.-
이 논문에서 우리는 선형회귀에서 이상치를 검정하고 검출하는 문제에 대하여 연구하고자 한다. 처음 우리는 이상치가 없다는 귀무가설을 검정 할 수 있는 검정통계량을 제안하였다. 그리고 제안된 통계량에 대한 여러 가지 성질을 조사하였다. 둘째 제안된 통계량을 이용하여 이상치를 검출하는 방법을 제안하였다. 마지막으로 실제 자료와 인공적인 자료에 제시된 방법을 적용하여, 감춤효과와 수렁효과에 영향을 받지 않고 잘 수행된다는 것을 보였다. In this paper, we consider the problem of identifying and testing the outliers in linear regression. First we consider the problem for testing the null hypothesis of no outliers. The test statistics based on the ratio of two scale estimates is proposed. We show the asymptotic distribution of the test statistics by Monte Carlo simulation and investigate its properties. Next we consider the problem of detecting the outliers. A forward sequential procedure based on the suggested test is proposed and shown to perform fairly well. The forward sequential procedure is unaffected by masking and swamping effects because the test statistics is based on robust estimate.
박진표 慶南大學校 附設 工業技術硏究所 1997 硏究論文集 Vol.14 No.2
본 논문에서는 선형 회귀 분석 자료에서 많이 나타나는 다중 이상치를 세 그룹 저항직선을 이용하여 이상치가 있는 방향으로 중심점을 끌어 당기는 영향때문에 이상치를 숨기는 은폐(masking)효과와 정상적인 점들이 이상치로 인식되는 수렁 (swampong)효과에 의해 크게 영향을 받지 않고 다중 이상치를 찾을 수 있는 방법을 제시 하였고, 실제의 자료를 이용하여 제시된 방법과 기존의 방법을 비교 설명하였다. We consider the problem of detecting multiple outliers in the linear model. The available detecting methods often do not identify multiple outliers because of the masking and swamping effect. Therefore we consider the robust method of reducing the effect of outliers. Three-group resistent line reducing the effect of ouliers propose to expose multiple outliers. Data sets containing outliers compare these method with other methods.
Robust inference for linear regression model based on weighted least squares
박진표,Park, Jin-Pyo The Korean Data and Information Science Society 2002 한국데이터정보과학회지 Vol.13 No.2
In this paper we consider the robust inference for the parameter of linear regression model based on weighted least squares. First we consider the sequential test of multiple outliers. Next we suggest the way to assign a weight to each observation $(x_i,\;y_i)$ and recommend the robust inference for linear model. Finally, to check the performance of confidence interval for the slope using proposed method, we conducted a Monte Carlo simulation and presented some numerical results and examples.
The Detection and Testing of Multiple Outliers in Linear Regression
박진표,R.H. Zamar 한국데이터정보과학회 2004 한국데이터정보과학회지 Vol.15 No.4
We consider the problem of identifying and testing outliers in linear regression. First, we consider the scale-ratio tests for testing the null hypothesis of no outliers. A test based on the ratio of two residual scale estimates is proposed. We show the asymptotic distribution of test statistics and investigate the properties of the test. Next we consider the problem of identifying the outliers. A forward procedure based on the suggested test is proposed and shown to perform fairly well. The forward procedure is unaffected by masking and swamping effects because the test statistics used a robust scale estimate.
The Forward Sequential Procedure for the Identifying Multiple Outliers in Linear Regression
박진표 한국데이터정보과학회 2005 한국데이터정보과학회지 Vol.16 No.4
In this paper we consider the problem of identifying and testing outliers in linear regression. First we consider the use of the so-called scale ratio tests for testing the null hypothesis of no outliers. This test is based on the ratio of two residual scale estimates. We show the asymptotic distribution of the test statistics and investigate its properties. Next we consider the problem of identifying the outliers. A forward sequential procedure using the suggested test is proposed. The new method is compared with classical procedure in the real data example. Unlike other forward procedures, the present one is unaffected by masking and swamping effects because the test statistic is based on robust scale estimate.
박진표 慶南大學校 附設 基礎科學硏究所 1997 硏究論文集 Vol.10 No.-
이 논문에서는 Bhattacharyya의 결과를 이용하여 제2종 중도절단자료(Type Ⅱ censored data)하에서 가속수명모형의 모수에 대한 최우추정량의 점근적 정규성을 조사하였고, 더불어 와이블 기속수명모형의 모수의 최우추정량에 대한 점근적 성질을 조사하였다.