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- 저자 : Choong Rak Kim(김충락) (검색결과 3 건)
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Adjustments of Dispersion Statistics in Extended Quasi-likelihood Models
Choong Rak Kim(김충락),Mee Seon Jeong(정미선) 한국통계학회 1993 응용통계연구 Vol.6 No.1
본 논문에서는 과산포 혼합 모형인 음이항 분포와 베타이항 분포에서 피어슨 형태 및 데비언스 형태의 분산치 교정에 대한 효과를 수리적으로 비교했다. 이들 과산포 혼합 모형은, 평균과 분산을 동시에 모형화 하는데 매우 유용한 준우도함수의 중요한 구성원이다. 모의실험을 통해서 분산치의 교정이 평균, 산포모수에 따라 어떻게 달라지는지 비교 연구하였다. In this paper we study numerical behavior of the adjustments for the variances of the Pearson and deviance type dispersion statistics in two overdispersed mixture models; negative binomial and beta-binomial distribution. They are important families of an extended quasi-likelihood model which is very useful for the joint modelling of mean and dispersion. Comparisons are done for two types of dispersion statistics for various mean and dispersion parameters by simulation studies.
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베지에 곡선을 이용한 함수의 미분에 대한 비모수적 추정
김충락(Choong Rak Kim),정미선(Mee Seon Jeong),김형순(Hyoung Soon Kim) 한국통계학회 1998 응용통계연구 Vol.11 No.1
주어진 자료를 회귀모형에 적합시켜 적합된 함수의 미분을 구해야 하는 경우가 흔히 있다. 본 논문에서는 베지에 곡선을 이용하여 비모수적으로 추정하는 방법을 소개하고, 실제 자료에 적용시킨다. 이 방법의 장점은 원하는 차수의 미분이 가능할 뿐만 아니라, 비모수 추정에 따르는 커널의 선택과정이 필요없고 단지 평활모수만 선택하면 된다. It is quite that we have to estimate the derivative of the regression function. The Bezier curve, rarely known to statisticians, is very popular in computer graphics area. In this paper, we use nonparametric method via the Bezier curve, and apply this method to real data set. This method seems to be very easy to compute and can be easily applied to other smoothing techniques.
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구간중도절단자료에서 생존함수와 중간생존시간에 대한 추정
윤은영,김충락,Yun, Eun-Young,Kim, Choong-Rak 한국통계학회 2010 응용통계연구 Vol.23 No.3
구간중도절단은 중도절단의 가장 일반적인 개념으로 구간중도절단자료는 의학 및 역학분야의 연구에서 흔히 관찰된다. 본 연구에서는 구간중도절단의 상황에서 생존함수와 중간생존시간을 추정하는 방법으로 평균대치법과 자기일치법을 비교 연구하고, 실제 자료로 혈우병환자에서 선천성면역결핍바이러스 감염시점을 추정하였다. 또한 구간중도절단자료를 생성하는 새로운 방법을 제시하였으며, 생성된 구간중도절단자료를 이용한 모의실험을 통하여 두 추정치에 대한 다양한 비교연구를 시행하였다. 구간중도절단자료에서 생존함수와 중간생존시간을 추정할 경우 중도절단율이 크지 않다면 평균대치법이 자기일치법보다 더 우수한 추정치로 판명되었다. Interval-censored observations are common in medical and epidemiologic studies; however, limited studies exist due to the complexity and special structure of interval-censoring. This paper introduces the imputation method and the self consistency method in the interval-censored data. We propose a new method of generating random numbers under an interval-censoring set-up. Through simulation studies we compare two methods under various simulation schemes in the sense of the mean squared error for estimating the median survival time and the mean integrated squared error for estimating the survival function. Under a moderate censoring percentage, the mean imputation method showed a better performance than the self-consistency method in estimating the median survival time and the survival function.
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