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- 저자 : 최기헌 (검색결과 89 건)
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Jelinski-Moranda Geometric 모형에 대한 모수 추정의 소개
최기헌 덕성여자대학교 자연과학연구소 2012 자연과학 논문집 Vol.18 No.-
본 연구는 소프트웨어 신뢰도 모형 중 Jelinski-Moranda Geometric모형과 Goel and Okumoto가 제한한 Goel-Okumoto Debugging모형을 살펴보고 초기 오류수와 고장 강도에 대한 최대우도추정량을 살펴보았다. 그리고 수치적인 예를 보였다
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Two-Stage Point Estimation in Bernoulli Trials
최기헌 덕성여자대학교 2009 德成女大論文集 Vol.38 No.-
베르누이 시행에서 성공의 획률에 대한 2단계 점추정을 주어진 위험함수와 표본 추출 비용을 고려하여 최소 위험도를 갖는 추정량을 찾는 연구하였다. 그리고 이것을 시뮬레이션을 통하여 확인하였다.
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최기헌 高麗大學校統計硏究所 1992 應用統計 Vol.7 No.-
변형된 축차확률비검정을 제안한다. 제안된 검정은 우도비가 서로 교차하는 두직선사이에 있는 한 계속 샘플링을 하므로 유계한 표본크기를 가진다. 축차확률비검정과 제안된 검정에 대해 수치계산을 통해 근사적인 기대표본크기를 비교하였다. A modification of the sequential probability ratio test is proposed. The proposed procedure continue sampling as long as the likelihood ratio lies between two convergent straight lines and, therefore, has a bounded sample size.
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Jelinski-Moranda와 Goel-Okumoto의 소프트웨어 신뢰도 성장 모형의 베이지안 접근
최기헌,안미연 高麗大學校統計硏究所 2000 應用統計 Vol.15 No.-
대표적인 소프트웨어 신뢰도 모형인 Jelinski-Moranda 모형과 Goel-Okumoto가 제안한 수정된 JM 모형에 대해 깁스 표본추출 알고리즘을 이용하여 비교하였다. 여기서 사전분포로 포아송 분포와 음이항 분포를 갖고서 각각의 모형에 대하여 베이지안 추론과 모형선택을 논한다. Bayesian formulations for Jelinski-Moranda model and Goel-Okumoto model of software reliability growth models are considered. We deal with Poisson, negative Binomial prior distributions using Gibbs sampling algorithm and also explore Bayesian computation and model selection.
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비선형 회귀 모형을 이용한 서울지역 오존(O₃)의 고농도현상의 모형화
최기헌,정수연 덕성여자대학교 자연과학연구소 2006 자연과학 논문집 Vol.12 No.-
본 연구에서는 서울지역 오존의 기상상태와 추세경향에 따른 고농도현상을 모수적 방법인 비선형회귀모형(nonlinear regression model)으로 모형화 한다. 이 모형에는 1995년부터 1999년까지의 오존과 고농도현상에 영향을 줄 수 있는 기상자료, 추세경향 등을 순차적으로 추가함으로써 고농도현상을 예측하는 모형을 추정하였다.
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최기헌 덕성여자대학교 자연과학연구소 2009 자연과학 논문집 Vol.15 No.-
이산형 자료를 갖는 반응변수는 실험 집단과 대조 집단의 사건발생확률 또는 성공 확률의 차에 의하여 처리효과 유무을 확인하고, 상대위험도(relative risk)와 오즈비(odds ratio)를 이용하여 집단과 사건발생의 연관성을 확인한다. 오즈비 분석으로 Peto 방법, Mantel-Haenszel방법과 역분산 가중법 그리고 상대위험도 분석으로 Mantel-Haenszel 방법과 역분산 가중법 그리고 랜덤효과모형을 소개하고 예를 들어 소개한다.
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최기헌,최지영 한국자료분석학회 2004 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.6 No.6
In case of a small size of sample, there's a problem with a degree of estimator. We introduced the regression model to solved the problem of estimator which occurs when it deviates from a small area of the sample or a small domain in a large scale of a examination. We applied a regression model to a mechanic industrial sample of a design and confirmed the possibility of a small area estimation. Also, we compared it to the classic estimation. 전국규모의 대규모 표본설계는 대분류 혹은 중분류상의 통계량에 정도(precision)를 맞추어 표본을 추출하므로 소분류내의 추정치의 정도에 문제가 발생할 소지가 많다. 본 연구에서는 대규모 조사에서의 표본을 소지역 혹은 소도메인에 할당하였을 경우 발생하는 추정치의 문제점을 해결하기 위하여 회귀모형을 도입하였다. 회귀모형을 기계 산업 표본설계 자료에 적용하여 소지역추정의 가능성을 확인하였으며, 고전적인 추정방법과의 비교하였다.
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최기헌 德成女子大學校 1996 德成女大論文集 Vol.26 No.-
Computer-intensive algorithms, such as iterative, sampling-based method, have become increasingly popular statistical tools, both in applied and theoretical work. Gibbs sampling is a simulation tool for obtaining marginal distribution from a nonnormalized joint density. We showed the Gibbs sampler along the three main research threads which have framed this effort-probabilistic issues, algorithmic implementation, and demanding application. The Gibbs sampler is mainly used to generate posterior distributions, whereas for the classical statistician a major use is for calculation of the likelihood function and characteristic of likelihood estimators. Finally we give examples of application.
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