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- 저자 : 여인권 (검색결과 63 건)
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여인권,Yeo, In-Kwon 한국통계학회 2015 응용통계연구 Vol.28 No.3
이 논문에서는 일표본 위치검정에서 표본크기를 결정하는데 일반적으로 사용되고 있는 근사분포방법의 문제점에 대해 알아본다. 모의실험 결과 이들 근사분포방법은 검정력의 명목수준에 도달하지 않는 것으로 나타났으며 이에 대한 개선이 필요한 것으로 나타났다. 이 논문에서는 검정통계량의 정확분포를 이용한 표본크기 결정에 대해 알아보고 이를 통한 표본크기의 검정력이 명목수준을 충족하는 것을 보인다. We study problems of sample size determination for one-sample location tests. A simulation study shows that sample size calculations based on approximated distribution do not achieve the nominal level of power. We investigate sample size determinations based on exact distribution and with a power that attains the nominal level.
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여인권,Yeo, In-Kwon 한국통계학회 2002 응용통계연구 Vol.15 No.2
The present paper develops a test of the multivariate normality based on nonlinear transformations and the likelihood function. For checking the normality, we test the shape parameter which indexes the family of transformations. A score test and a parametric bootstrap test are used to evaluate the discrepancy between the data and a multivariate normal distribution. In order to compare the performance of our test with the existing tests, a simulation study was carried out for several situations where nuisance parameters have to be estimated. The results showed that the proposed method is superior to the existing methods. 이 논문에서는 비선형 변환과 가능도 함수를 이용하여 다변량 자료의 정규성을 검정하는 방법에 대해 알아본다. 사용된 변환은 변환모수에 따라 여러 가지 형태를 가지는 변환족을 구성하는데 이 변환모수를 검정하여 자료의 정규성을 검정한다. 모수의 검정은 점수함수(score function)을 기초로 이루어지며 표본크기가 적은 경우에도 검정통계량의 분포를 유도하기 위한 모수적 붓스트랩 검정방법이 사용된다. 모의실험 결과 기존의 방법과 검정력을 비교하여 제안된 방법이 검정력이 높은 것으로 나타났다.
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변환-역변환을 통한 자기회귀이동평균모형에서의 예측값 추정
여인권,조혜민,Yeo, In-Kwon,Cho, Hye-Min 한국통계학회 2008 응용통계연구 Vol.21 No.3
시계열자료 분석에 있어 주요 목적 중에 하나는 미래에 대한 예측 값을 추정하는 것이다. 이 논문에서는 정상자기회귀이동평균 모형에서 변환-역변환 방법을 이용하여 예측값을 구하는 과정에서 발생하는 문제에 대해 알아보고 회귀분석에서 제안되었던 smearing 추정방법을 시계열분석에서 사용할 수 있도록 붓스트랩을 이용하여 수정한 추정법을 소개한다. Yeo-Johnson 변환 (2000)을 이용한 KOSDAQ지수의 수익률 실증분석을 통해 기존에 사용되고 있는 방법의 문제점과 제안된 방법의 적절성에 대해 고찰해 보았다. One of main goals of time series analysis is to estimate prediction of future values. In this paper, we investigate the bias problem when the transformation and back- transformation approach is applied in ARMA models and introduce a modified smearing estimation to reduce the bias. An empirical study on the returns of KOSDAQ index via Yeo-Johnson transformation was executed to compare the performance of existing methods and proposed methods and showed that proposed approaches provide a bias-reduced estimation of the prediction value.
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흉통을 유발한 대동맥판막의 유두상 섬유탄력종 -1예 보고-
여인권,정요천,조광리,김기봉 대한흉부외과학회 2006 Journal of Chest Surgery (J Chest Surg) Vol.39 No.11
유두상 섬유탄력종은 원발성 종양 중 두 번째로 많이 호발하는 양성종양으로 주로 심장판막에 발생한다. 본원에서는 흉통과 호흡곤란을 주소로 내원한 61세 여자 환자에서 발견된 대동맥 판막에 위치한 유두상 섬유탄력종을 경험하였다. 대동맥 판막의 손상 없이, 개심술 하에서 대동맥 판막에 부착된 종양을 제거한 치험을 문헌고찰과 함께 보고하는 바이다.
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여인권,윤화형,조신섭,Yeo In-Kwon,Yoon Wha-Hyung,Cho Sin-Sup 한국통계학회 2006 응용통계연구 Vol.19 No.1
이 논문에서는 이산코사인변환을 이용하여 시계열자료를 주파수 공간으로 변환시킨 후, 이산코사인변환 계수를 재표집하여 시계열자료에 대한 재표본을 추출하는 방법에 대해 알아본다. 기존 주파수 공간상에서의 붓스트랩 방법은 스펙트럼평균(spectral mean)에 대한 추론을 하기위해 사용되지만 제안하고자 하는 방법은 시간영역상에서의 시계열자료에 얻을 수 있다는 것이 가장 큰 차이점이다. 이 논문에서는 정상시계열의 경우, 이산코사인변환 계수의 통계적 성질을 유도하고 이 성질을 이용하여 붓스트랩하는 과정을 설명한다. 모의 실험을 통해 기존에 사용되고 있는 방법과 성능을 비교하였다. This paper presents the resampling method for time series data in the frequency domain obtained by using discrete cosine transforms(DCT) The advantage of the proposed method is to generate bootstrap samples in time domain comparing with existing bootstrapping method. When time series are stationary, statistical properties of DCT coefficients are investigated and provide the verification of the proposed procedure.
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An algorithm for computing the exact distribution of the Wilcoxon signed-rank statistic
여인권 한국통계학회 2017 Journal of the Korean Statistical Society Vol.46 No.3
In this paper, we propose an efficient algorithm to compute the exact distribution of the Wilcoxon signed-rank test. The proposed algorithm is straightforward and easy to program even if ranks are tied and is efficient to compute the probability mass function. A simulation study was performed to compare the exact distribution and the normal approximation. We also compared computing times of the proposed method with those of other methods. We present the R program in which the core contents of the proposed algorithm are written.
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여인권,Yeo, In-Kwon 한국통계학회 2014 응용통계연구 Vol.27 No.1
이 논문에서는 이진확률수열의 무작위성을 검정하는 방법을 제안한다. 연의 길이는 절사된 기하분포를 따르는데 제안하고자 하는 검정통계량은 연의 평균길이를 기초로 하고 있으며 표본크기가 커지면 점근적으로 ${\chi}^2_2$-분포를 따른다. 검정크기와 검정력을 비교하기 위해 몬테칼로모의실험을 실시했다. 로또 6/45에서의 추첨여부에 대한 수열에 적용해 보았으며 로또는 무작위성을 만족하는 것으로 나타났다. A test for randomness of the binary random sequence is proposed in this paper. The proposed test statistic is based on the mean length of runs distributed with truncated geometric distribution and asymptotically ${\chi}^2_2$-distributed when the size of the sequences is large. A small Monte Carlo simulation compared the size of the test with a significant level as well as evaluated the test power. We applied the proposed method to the sequence of yes or no numbers in Lotto 6/45 and concluded that the randomness of Lotto is retained.
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여인권 한국통계학회 2004 응용통계연구 Vol.17 No.3
이 논문에서는 일반화가중선형모형이라는 새로운 형태의 선형모형을 제시한다. 일반화가중선형모형은 설명변수와 반응변수의 관계를 설명분포함수의 선형결합이 반응변수의 평균에 대한 연결분포함수를 통해 모형화 되는 형태를 가지는 것으로 가정한다. 이모형은 일반화선형 모형에서 연결함수를 선택할 때 발생할 수 있는 모수공간과 선형 예측값의 공간이 일치하지 않을 수 있다는 문제가 발생하지 않고 모수에 대한 해석이 용이하다는 장점이 있다. 이 논문에서는 설명분포함수와 연결분포함수를 선택하는데 있어 발생할 수 있는 문제와 해결책에 대해 알아본다. 또한 모형에 포함되어 있는 모수를 추정하는데 고려해야 할 주의 사항과 이 사항들을 고려한 최대가능도추정법과 재표집 방법을 이용한 구간추정과 가설검정에 대해 알아본다. In this paper, a new form of linear models referred to as generalized weighted linear models is proposed. The proposed models assume that the relationship between the response variable and explanatory variables can be modelled by a distribution function of the response mean and a weighted linear combination of distribution functions of covariates. This form addresses a structural problem of the link function in the generalized linear models in which the parameter space may not be consistent with the space derived from linear predictors. The maximum likelihood estimation with Lagrange's undetermined multipliers is used to estimate the parameters and resampling method is applied to compute confidence intervals and to test hypotheses.
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