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- 저자 : 채성산 ( Seong San Chae ) (검색결과 12 건)
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채성산,임남규,Chae, Seong-San,Lim, Nam-Kyoo 한국통계학회 2005 응용통계연구 Vol.18 No.2
군집방법의 비교시 사용되는 Rand(1971)의 $C_k$, k = 2, 3, . . ., N-1 통계량에 대한 점근 결과를 이용하여 자료에 존재하는 군집수를 예측하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법과 $C_k$ 통계량의 변화 형태에 따라 군집수를 예측하는 Chae와 Warde(1991)와 허명회와 이용구(2004)의 방법을 비교하기 위하여 모의실험을 하였다. 현실적인 문제를 고려하여 실제자료에 대해서는 계속적인 재표본의 형성을 위하여 붓스트랩방법을 사용하였다. A method of determining the number of clusters is proposed based on some asymptotic results on the Rand's(1971} $C_k$, k = 2, 3, . . ., N - 1, statistic. Simulation is conducted to compare the proposed method with Chae and Warde(1991), and Huh and Lee(2004).
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두 모집단 비율 비교에서 상대위험도와 승산비에 기초한 표본크기 추정
조성경 ( Seong Kyung Cho ),강위창 ( Wee Chang Kang ),채성산 ( Seong San Chae ) 한국보건정보통계학회 2011 보건정보통계학회지 Vol.36 No.1
Objectives: We suggested a method of calculating sample size to compare the relative risk or the odds ratio, in which we used the asymptotic distribution of the logarithm of its estimator. The empirical power of the proposed sample size was investigated through simulation studies. Methods: The proposed formula of calculating sample size was derived based on the score test statistic induced by the asymptotic distribution of the logarithm of the estimated relative risk or the estimated odds ratio. Through some simulation studies the empirical power of the proposed sample size was compared with that of the sample size formulated from the asymptotic distribution of the difference between two estimated proportions. Results: When true relative risks or odds ratios were greater than 1, the power of the proposed sample size was more close to the intended power than that of the sample size obtained by the commonly used formula in the comparison of two proportions. Conclusions: When the comparison of two proportions should be carried out with the relative risk or odds ratio, the proposed formulas gave us more valid sample size than the formula derived by the test statistic of the difference between two proportions.
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채성산 대전대학교 기초과학연구소 1997 自然科學 Vol.8 No.1
전략방법의 비교시 사용되는 Rand(1971)의 C? k=2,3,..., n-1, 통계량에 대한 점근 결과를 이용하여 집락수의 예측에 검정방법을 이용하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법과 C? 통계량의 변화 형태에 따라 집락수를 예측하는 방법을 비교하기 위하여 모의 실험을 하였다. 모의실험시, 현실적인 문제를 고려하여 초기에 주어진 자료집합에서 계속적인 재표본의 형성을 위하여 붓스트랩기법을 사용하였다. A method of predicticting the number of clusters by using resampling and testing is suggested based on some asymptotic results on the Rand's(1971) Ck, k=2, 3, ..., n-1, statistic. The bootstrap sampling technique is applied as resampling technique. Simulation is conducted to compare the suggested method with other of using the pattern of Ck, k=2, 3, ..., n-1.
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차원축소자료에 대한 판별분석적용에서 군집분석의 활용성연구
채성산 대전대학교 기초과학연구소 2000 自然科學 Vol.11 No.2
본 연구는 p-차원 자료의 구조를 파악하고, 관련이 있는 변수들을 의미있는 변수들의 집합인 q-차원(q≤p)으로 축소 시 주성분인자분석방법을 적용하였다. 인자분석의 적용 결과로 생성되는 자료에 대하여 판별분석과 군집분석을 동시적으로 실시한 후, 군집분석으로 형성된 선행군집자료에 판별분석을 적용하여 적정분류율을 계산하였다. 이때, 의미있게 축소된 자료에 대한 판별분석의 적용 시 군집방법의 활용성에 대하여 살펴보았다. Principal factor analysis is applied to reduce p-dlmensions into q-dlmensions (q≤p). Any partition of a collection of data points with p and q variables generated by the application of eight hierarchical clustering methods was re-classified by dlscriminant analysis. Then correct classification ratios are obtained for the application of dlscriminant analysis through each clustering method and the direct application of discriminant analysis. By comparing the correct classification ratios, the applicability of cluster analysis and discriminant analysis was considered.
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채성산,김병규 대전대학교 기초과학연구소 1998 自然科學 Vol.9 No.2
본 연구는 p-변량 자료의 구조를 파악하고, 관련이 있는 변수들을 p보다 적은q-차원(p≥q)으로 축소하였을 경우, 자료에 존재하는 군집수의 예측에 어떤 영향이 있는지 비교 분석하였다. q-차원으로 축소시, 주성분인자분석을 사용하였다. Cluster analysis is a primitive technique in which no assumptions are made concerning the data structure. A method predicting the number of cluster by using dimensional reduction is suggested with Rand's(1971) C? k=1,2 …, n-1, statistic. The principal factor analysis is used to reduce original p-variables into new q-variables(p≥q). simulation is conducted to compare the suggested method.
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채성산 대전대학교 기초과학연구소 1999 自然科學 Vol.10 No.2
본 연구는 p-변량 자료의 구조를 파악하고, 관련이 있는 변수들을 q-차원(p≥q)으로 축소 시 다양한 공통인자분석방법들의 적용결과로 생성되는 자료에 대하여, 군집분석을 실시하고, 자료에 존재하는 군집수의 예측에 어떤 영향이 있는지 비교 분석하였다. An applied method predicting the number of cluster by using clustering analyses and common factor analyses is suggested with Rand's(1971) Ck k=2, …, n-1, statistics. Three common factor analyses are applied to reduce the original p-variables into new q-variables(p≥q).
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A Comparison of B and C on Determining the Number of Clusters
Chae,Seong-San 대전대학교 기초과학연구소 1997 自然科學 Vol.8 No.2
주어진 자료에 대한 집락수의 결정시 이용되는 두 유사측도 Rand(1971)의 C?와 Fowlkes와 Mallows(1983)의 B?를 비교하여 보았다. 주어진 자료에 존재하는 집락수를 예측하기 위하여 (β, π)-평면상에서 정의되는 여러가지 계통적 집락방법이 적용되었다. The problem of determining the number of clusters, K, is the main objective of this study. Attention is focused on comparison of Rand(1971)'s C? and fowlkes and Mallow(1983)'s B? statistics. Several agglomerative clustering algorithms(ACA) defined in the (β, π)-plane are used in predicting the number of clusters within the given set of data.
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A Comparison of β_k and C_k in Determining the Number of Clusters on BVN
Chae, Seong-San,Baik, Jai-Wook 중앙대학교 통계연구소 1997 統計論文集 Vol.- No.4
주어진 자료에 대한 집락수의 결정시 이용될 수 있는 두 유사측도 Rand(1971)의 C_k 와 Fowlkes 와 Mallow(1983)의 B_k 를 비교하여 보았다. 주어진 자료에 존재하는 집락수를 예측하기 위하여 (β, π)-평면상에서 정의되는 여러가지 계통적 집락방법이 적용되었다. The problem of determining the number of clusters, K, is the main objective of this study. Attention is focused on comparison of Rand(1971)'s C_k and Fowlkes and Mallow(1983)'s B_k statistics. Several agglomerative clustering algorithms(ACA) defined in the (β, π)-plane are used in predicting the number of clusters within the given set of data.
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An Asymptotic Result Concerning a Comparative Statistic in Cluster Analysis
Chae,Seong-San 대전대학교 기초과학연구소 1995 自然科學 Vol.6 No.-
집락방법의 비교시 이용되는 Rand(1971)의 C?, k-2,3,..., N-1,통계량의 평균과 분산이 타당한 가정하에서 유도되었다. 선행적으로, 각 집락방법의 적용 결과로서 도출되는 각 집락체를 이분변수로 표현하는 방법에 대한 중요한 결과가 설정되었다. 유도된 평균과 분산을 이용하여 비교통계량, C?, 에 대한 점근 결과가 도출되었으며, 모의 실험을 통하여 그 타당성을 살펴보았다. The mean and variance for a Rand's(1971) C? k=1, 2, ...., N, statistic used to compare clustering methods based on their resultant clusterings are derived under a set of reasonable assumptions. Some important results concerning clusterings and their binary representations are established to facilitate the derivations. As a result, some asymptotic results for comparative statistic C?, k=1, 2, ..., N, are derived. Then the asymptotic results are empirically investigated with Monte Carlo simulation.
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