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- 저자 : 최보승 (검색결과 58 건)
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확률적 방법에 기반한 화학 반응 모형의 모수 추정 방법
최보승,Choi, Boseung 한국데이터정보과학회 2015 한국데이터정보과학회지 Vol.26 No.4
This research deals with an estimation method for kinetic reaction model. The kinetic reaction model is a model to explain spread or changing process based on interaction between species on the Biochemical area. This model can be applied to a model for disease spreading as well as a model for system Biology. In the search, we assumed that the spread of species is stochastic and we construct the reaction model based on stochastic movement. We utilized Gillespie algorithm in order to construct likelihood function. We introduced a Bayesian estimation method using Markov chain Monte Carlo methods that produces more stable results. We applied the Bayesian estimation method to the Lotka-Volterra model and gene transcription model and had more stable estimation results.
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최보승,강현철,한상태,Choi, Bo-Seung,Kang, Hyun-Cheol,Han, Sang-Tae 한국통계학회 2011 Communications for statistical applications and me Vol.18 No.1
Property auctions have become a new method for real estate investment because the property auction market grows in tandem with the growth of the real estate market. This study focused on the statistical model for predicting bid price rates which is the main index for participants in the real estate auction market. For estimating the monthly bid price rate, we proposed a new method to make up for the mean of regions and terms as well as to reduce the prediction error using a decision tree analysis. We also proposed a linear regression model to predict a bid price rate for individual auction property. We applied the proposed model to apartment auction property and tried to predict the bid price rate as well as categorize individual auction property into an auction grade.
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최보승,우진욱,박유성,Choi, Bo-Seung,Woo, Jin-Uk,Park, You-Sung 한국통계학회 2008 Communications for statistical applications and me Vol.15 No.4
The unit root test is the major tool for determining whether we use differencing or detrending to eliminate the trend from time series data. Dickey-Fuller test (Dickey and Fuller, 1979) has the low power of test when the sample size is small or the true coefficient of AR(1) process is almost unit root and the Bayesian unit root test has complicated testing procedure. We propose a new unit root testing procedure, which mixed Bayesian approach with the traditional testing procedure. Using simulation studies, our approach showed locally higher powers than Dickey-Fuller test when the sample size is small or the time series has almost unit root and simpler procedure than Bayesian unit root test procedure. Proposed testing procedure can be applied to the time series data that are not observed as process with unit root.
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최보승,강현철,이경윤,한상태,Choi, Bo-Seung,Kang, Hyun-Cheol,Lee, Kyung-Yun,Han, Sang-Tae 한국통계학회 2009 응용통계연구 Vol.22 No.5
도시가스 수요량은 강한 계절성을 보이는 자료이다. 따라서 도시가스 수요량을 예측하기 위한 모형 구축에서 가장 중요한 요인은 계절성이다. 또한, 실제 도시가스 수요량에는 추가적 인 여러 요인들에 의하여 영향을 받을 수 있는데, 온도, 요일효과, 명절효과, 유효일 수, 수용가수 등이 영향 요인들이다. 본 연구에서는 이와 같은 요인들이 도시가스 수요량에 미치는 영향력의 정도를 파악하고 효율적으로 향후 도시가스 수요량 예측을 위한 시계열 모형을 구축하였다. 적용된 모형은 오차항이 자기상관을 따르는 시계열 회귀모형을 이용하였으며 실제 자료를 이용한 예측결과 매우 우수한 예측력을 보였다.
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무시할 수 없는 무응답을 가지고 있는 교체표본조사에서의 무응답 대체와 교체그룹 편향 추정
최보승,김대영,김기환,박유성,Choi, Bo-Seung,Kim, Dae-Young,Kim, Kee-Whan,Park, You-Sung 한국통계학회 2008 응용통계연구 Vol.21 No.3
We propose proper methods to impute the item nonresponse in 4-8-4 rotation sample survey. We consider nonignorable nonresponse mechanism that can happen when survey deals with sensitive question (e.g. income, labor force). We utilize modeling imputation method based on Bayesian approach to avoid a boundary solution problem. We also estimate a interview time bias using imputed data and calculate cell expectation and marginal probability on fixed time after removing estimated bias. We compare the mean squared errors and bias between maximum likelihood method and Bayesian methods using simulation studies.
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최보승,강현철,이성건,한상태,Choi, Bo-Seung,Kang, Hyun-Cheol,Lee, Seong-Keon,Han, Sang-Tae 한국통계학회 2009 응용통계연구 Vol.22 No.6
도로의 성능을 측정는데 있어서, 주행속도는 가장 중요한 정보가 된다. 또한 도로 교통의 정보를 제공하는데 있어서 현 시점의 교통정보와 더불어 향후 예측되는 교통정보를 함께 제공하는 것은 보다 정확한 예측 시간과 구간을 제공하기 위한 차별화된 기능이라 할 수 있다. 본 연구에서는 그 동안 축적된 도로 구간별 속도 자료를 이용하여 속도 패턴을 다양하게 분석하고 퓨리에 변환 및 삼각함수를 설명변수로 하는 시계열 회귀모형을 이용한 예측모형을 개발하여 구간별 및 시간대별 평균 속도를 예측하였다. 이와 더불어 보다 정확한 예측을 위하여 결측치에 대한 대체 방법 및 특이치 처리 방법을 함께 고려하였고 방대한 데이터에 대한 효율적인 분석을 위하여 유사 속도 구간에 대한 그룹핑(grouping) 방법도 제안하였다.
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무응답 자료에 대한 EM 알고리즘을 이용한 모형 선택 방법
최보승,김경무 한국자료분석학회 2012 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.14 No.2
We considered a model selection method to forecast of the election result using pre election survey data. In many cases, the survey data can be summarized at multi-dimensional contingency table and include miss or non-response data. Inaccurate method of missing data can make biased results. Especially, when we used ML method under non-ignorable non-response mechanism, we may have a boundary solution problem. In this paper we introduced Bayesian method for the EM algorithm to handle the boundary solution problem. We also consider model selection criteria based on EM algorithm which Ibrahim et al. (2008) proposed. The introduced methods were applied to the pre election survey data for the 2004 Korean national assembly race and made relatively exact prediction. 본 연구는 각종 선거를 앞두고 실시되는 사전조사 자료를 이용하여 최적의 선거예측을 수행하기 위한 모형 선택방법을 다루었다. 많은 경우 사전조사 자료들은 범주형 자료이고 다차원 분할표의 형태로 정리될 수 있다. 또한 민감한 주제를 다루는 경우 대부분 무응답을 포함하고 있다. 무응답에 대한 잘못된 처리는 편향을 발생시킬 수 있으며 정확한 선거예측에 저해요인이 된다. 특히 무시할 수 없는 무응답 가정하에서 최대우도방법을 이용하게 되면 변방값 문제가 발생할 수 있고 이 또한 추정결과의 편향을 발생시킬 수 있다. 본 연구에서는 변방값 문제를 해결하기 위하여 경험적 베이지안 방법을 이용하였으며 무응답 대체를 위하여 EM알고리즘을 이용하였다. EM 알고리즘에 의한 추정에서 모형 선택을 위해 Ibrahim et al.(2008)이 제안한 방법을 이용하였다. 제안된 방법은 2004년 대한민국 국회의원 선거를 앞두고 실시된 사전조사 자료에 적용되었으며 비교적 정확한 예측을 수행하였다.
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